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UNIVERSIDAD PUBLICA DE NAVARRA
ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS AGRÓNOMOS
ÁREA DE TECNOLOGÍA DE ALIMENTOS
DEPARTAMENTO DE QUÍMICA APLICADA
TESIS DOCTORAL
EL ANÁLISIS SENSORIAL COMO INSTRUMENTO DE
EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE VINOS TINTOS
MONOVARIETALES DE NAVARRA Y ARAGÓN
Presentada por:
Iñigo Arozarena Martinicorena
Licenciado en Ciencia y Tecnología de Alimentos
Dirigida por:
Dra. Da Ana Casp Vanaclocha
Dra. Ingeniero Agrónomo
Dra. Da Remedios Marín Arroyo
Dra. en Ciencias Químicas
Pamplona, 1998
5.5.
RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES.
ANÁLISIS DE LA DEPENDENCIA DE LA IMPRESIÓN GLOBAL
RESPECTO AL RESTO DE VARIABLES SENSORIALES
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 237
Los análisis estadísticos presentados en este apartado se han llevado a cabo, como en
puntos anteriores, sobre el conjunto global de datos, así como sobre los datos de cada
una de las regiones y variedades, por separado.
. En primer lugar, mediante análisis de correlaciones, se analizan las relaciones lineales
entre las variables sensoriales. De esta forma se determina, de forma preliminar, en
qué medida la información aportada por una determinada variable sensorial, es
explicada por otra u otras variables sensoriales.
. Posteriormente, mediante el análisis estadístico de regresión múltiple paso a paso
('fctepwise'), se identifica cuantitativamente la relación de dependencia del parámetro
impresión global, entendido como una medida de la calidad global de los vinos
estudiados, y el resto de variables sensoriales incluidas en la ficha de cata.
De esta forma se determinan qué variables sensoriales han considerado los catadores
como las más importantes a la hora de evaluar globalmente la calidad de los vinos
estudiados, y de qué forma influyen dichas variables en la citada evaluación global.
238 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
5.5.1.- CORRELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
En la tabla A3.13 se presentan las correlaciones obtenidas (y sus niveles de
significación) entre los parámetros sensoriales al analizar el conjunto de las calificaciones
medias de los 66 vinos investigados. Los resultados del análisis de correlaciones con los
datos sensoriales de cada una de las regiones por separado se presentan en las tablas
A3.14yA3.15.
Un resumen de las correlaciones con un nivel de significación inferior a 0,0001, en los
tres casos indicados, se muestra en la tabla 5.94. Algunas de estas correlaciones aparecen
representadas en la figura A4.4.
Tabla 5.94.Coeficientes de correlación lineal destacables entre las variables sensoriales al analizar latotalidad de los vinos y los procedentes de cada zona
Parejas de variables Aragón y Navarra
Imp.Global-Cal. SaborImp.Global-Cal.ColorImp. Global-Cal. AromaImp. Global- AcidezImp. Global- Astring.Cal.Sabor-Cal.ColorCal. Sabor-Cal. AromaCal. Sabor- AcidezCal. Sabor- Astring.Cal. Aroma-Cal. ColorCal . Aroma- AcidezCal . Aroma-Int . AromaInt.Sabor-Int.Color
0,946
0,7700,7560,503
0,7560,7620,4980,4930,5060,5640,682
Aragón
0,930
0,7180,719
0,6540,793
0,633
Navarra
0,9600,7440,8380,845
0,7290,8480,778
0,814
0,8410,741
Todas las correlaciones significativas son de signo positivo.
Al analizar la totalidad de los datos, la correlación más importante es la existente entre
la impresión global y la calidad del sabor (0,9464). Es decir, los catadores han
identificado en gran medida la calidad global de los vinos estudiados con la calidad de su
sabor, como se puede observar en la figura A4.4a.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 239
La impresión global también se correlaciona (con coeficientes menores, en torno a
0,77) con la acidez y la calidad del aroma (figura A4.4d). Ambos parámetros parecen ser
importantes también en la evaluación global de los vinos estudiados.
Además, lo anterior es coherente con el hecho de qué tanto la acidez como la calidad
del aroma se correlacionan también, de forma significativa, con la calidad del sabor. Esto
es fácilmente explicable, puesto que la acidez es uno de los cuatro componentes
gustativos fundamentales, y posiblemente, el más importante en los vinos. La correlación
entre la calidad del sabor y la calidad del aroma se puede explicar por la importancia de
las sensaciones olfativas, sobre todo vía retronasal, en la definición del sabor de cualquier
alimento, y por supuesto, del vino.
Tamborra y col. (1988) obtienen resultados muy similares a éstos al estudiar vinos
rosados. Determinan correlaciones lineales entre distintas variables sensoriales. La más
elevada corresponde también a la que relaciona el juicio global de los vinos con la calidad
de su sabor, seguida de la correlación entre dicho juicio global y la calidad del aroma.
Detectan también una correlación entre la calidad del sabor y la calidad del aroma.
Otras correlaciones, cuya interpretación sería la similar a la precedente, son las
existentes entre el parámetro que mide hedóracamente la sensación en boca de
astringencia y los atributos impresión global y calidad del sabor (figura A4.4J).
Se puede destacar el hecho de que no aparecen correlaciones elevadas entre los
parámetros que miden la calidad del color y del sabor, y los que, respectivamente, miden
la intensidad de los mismos. Es decir, al analizar conjuntamente todos los datos, se
observa que los catadores no han identificado necesariamente una alta o baja intensidad
de cualquiera de las citadas propiedades con una buena calidad de la propiedad
correspondiente.
No parece ocurrir lo mismo con el aroma, puesto que aparece una correlación
significativa entre la calidad y la intensidad de dicha propiedad. Por lo tanto, la variación
de las calificaciones en la calidad del aroma tiene el mismo sentido que la variación de las
puntuaciones en la intensidad del aroma.
240 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
í
Se observa también una correlación positiva entre la intensidad del color y la
intensidad del sabor. Ambos parámetros varían por lo tanto en el mismo sentido, lo que
se podría interpretar de la siguiente forma: los vinos con un alto contenido colorante, con
una potente extracción, dan lugar, en cierta medida, a vinos con una elevada intensidad
de sabor.
Hay otras correlaciones más difícilmente interpretables, como las que relacionan la
calidad del sabor con la calidad del color, y la calidad del aroma con la acidez.
En el caso de Aragón, se obtienen algunas de las correlaciones significativas descritas
en el caso anterior. La correlación entre la impresión global y la calidad del sabor es de
nuevo la más elevada (figura A4.4b).
La impresión global y la calidad del sabor se correlacionan de nuevo con la calidad del
aroma, con la acidez y con la astringencia. A modo de ejemplo, en la figura A4.4Í se
muestra la que relaciona la calidad del sabor con la acidez.
Se repite también la correlación que relaciona las intensidades del color y del sabor.
Al analizar los resultados correspondientes a los datos de Navarra, se observan
algunas particularidades.
La correlación más importante es también la que relaciona la impresión global con la
calidad del sabor (figura A4.4c).
La impresión global se correlaciona significativamente con todos los parámetros
evaluados hedónicamente, salvo con la astringencia. Así, en las figuras A4.4e y A4.4f se
puede observar como el valor la impresión global aumenta al aumentar la calificación de
los parámetros calidad del aroma y de la acidez.
A su vez la calidad del sabor se correlaciona con la calidad del aroma (figura A4.4h),
la acidez, y también con la calidad del color (figura A4.4g). Por lo tanto la calidad del
color, que no había aparecido antes, parece jugar algún papel en la evaluación de la
calidad global de los vinos de Navarra.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 241
í
Aparece de nuevo una correlación elevada entre la intensidad del sabor y la intensidad
del color, como se puede observar en la figura A4.411.
La calidad del aroma se correlaciona con la calidad del color, correlación difícilmente
explicable (figura A4.4k). Es más destacable la correlación positiva existente entre los
dos parámetros relacionados con el aroma. Por lo tanto, en el caso de los vinos de
Navarra, el aroma de los vinos con una alta intensidad aromática ha sido evaluado
positivamente desde el punto de vista hedónico (figura A4.41).
A continuación se analizan las correlaciones más importantes obtenidas al analizar los
resultados del análisis sensorial correspondientes a cada variedad por separado (tablas
A3.16 a A3.22). En la tabla 5.95 aparecen sintetizadas dichas correlaciones (con un nivel
de significación inferior a 0,01 en el caso de Rubí Cabernet y 0,005 en el resto de
variedades). Algunas de estas correlaciones se pueden analizar gráficamente en la figura
A4.5.
Tabla 5.95.Coeficientes de correlación lineal destacables entre variables sensoriales al analizar losvinos de cada variedad
Parejas de variables Grac
Imp.Global-Cal. Sabor 0,902Imp.Global-Cal.ColorImp . Global-Cal. AromaImp.Global-AcidezCal.Sabor-Cal.ColorCal. Sabor-Cal. AromaCal. Sabor- AcidezCal. Sabor- Astring.Cal.Aroma-Cal.ColorCal . Aroma-Int . AromaCal.Aroma-Int.ColorCal.Color-AcidezInt. Sabor-Int. AromaInt. Sabor-Int. Color
Temp Garn
0,897 0,9270,867
0,9310,878
0,926
0,842
Mazu
0,882
0,852
0,8670,9170,863
0,843
Merl RbCb
0,945 0,874
0,8960,874
0,871
0,834
CbSv
0,961
0,8550,856
0,906
0,923
242 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
La correlación entre la impresión global y la calidad del sabor aparece en todos los
casos, siendo siempre la más importante (ver, a modo de ejemplo, las figuras A4.5a,
A4.5b y A4.5c). En las variedades Graciano y Garnacha es la única correlación
significativa obtenida.
A continuación, las correlaciones que más se repiten son las que relacionan la
impresión global con la calidad del aroma (figura A4.5d) y con la acidez-(figura A4.5e),
que son significativas en tres variedades cada una (Mazuelo, Merlot y Cabernet
Sauvignon, en el caso de la calidad del aroma, y Tempranillo, Rubí Cabernet y Cabernet
Sauvignon, en el caso de la acidez).
La correlación entre la calidad del sabor y la calidad del aroma aparece en dos
variedades, la Merlot y la Cabernet Sauvignon (figura A4.5g), mientras que la que
relaciona la calidad del sabor con la acidez solo es significativa en la Tempranillo (figura
A4.5h).
Otras correlaciones que se pueden destacar, y que aparecían también al analizar bien
la totalidad de los datos, bien los de cada una de las zonas, son las siguientes: la que
relaciona la calidad de sabor con la calidad del color (Tempranillo, figura A4.5f), la
calidad del sabor con la astringencia (Merlot, figura A4.5Í), la calidad del aroma con su
intensidad (Mazuelo, figura A4.5J), la intensidad del sabor con la intensidad del sabor
(Mazuelo, figura A4.5.k) y la intensidad del sabor con la intensidad del color (Cabernet
Sauvignon, figura A4.51).
.RESULTADOS Y DISCUSIÓN 243
5.5.2.- ANÁLISIS DE LA DEPENDENCIA DE LA IMPRESIÓN GLOBAL
RESPECTO AL RESTO DE VARIABLES SENSORIALES
Como ya se ha señalado, para conocer la relación entre la variable sensorial impresión
global y los ocho parámetros sensoriales restantes, se emplea la técnica estadística
multivariante de regresión paso a paso ("stepwise").
Esta técnica permite conocer qué variables explicativas o independientes contribuyen
de forma más significativa a predecir la variable respuesta o dependiente, en este caso la
impresión global.
El método de selección utilizado para controlar la entrada de las variables en el
modelo es el método 'forward". Con este método de selección el programa comienza
con un modelo sin variables explicativas, y va añadiendo, en cada paso, variables que
aporten significación al modelo. En cada paso, es sistema comprueba que las variables
anteriormente introducidas siguen siendo significativas para, en caso contrario,
eliminarlas. El método persigue siempre incluir en el modelo el menor número posible de
variables, aquellas que son realmente significativas.
5.5.2.1.- TODOS LOS VINOS
En primer lugar se analizarán los resultados obtenidos tras analizar el conjunto total
de datos. En las tablas 5.96 a 5.100 se muestran los resultados de cada uno de los
sucesivos pasos realizados así como el modelo de regresión finalmente obtenido.
La primera variable que entra en el modelo es la calidad del sabor.
El coeficiente de determinación múltiple (R2\ proporción de la suma de cuadrados
total atribuïble al modelo de regresión, es una medida del efecto de las variables
explicativas (en este caso, la calidad del sabor) en la reducción de la variabilidad de la
variable respuesta (impresión global). Este valor va a ir aumentando conforme se vayan
introduciendo variables en el modelo.
.244 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
Una modificación del anterior es el coeficiente de determinación múltiple ajustado
(R2-aj.), en el cual se contempla el número de variables explicativas incluidas en el
modelo, al ajustar cada suma de cuadrados mediante sus grados de libertad. A diferencia
del anterior, este valor sí puede ser más pequeño si se incorpora al modelo una variable
no significativa. En este caso el coeficiente de determinación ajustado tiene un valor de
0,8941, lo que significa que el 89,41 % de la variabilidad de la impresión global se puede
explicar con la relación lineal entre estas dos variables.
Tabla 5.96.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Aragón y Navarra. Paso 1
Paso n° 1
En el modeloCalidad del Sabor
F-e: 4,00F-s: 4,00
Coef.0,95440
R2: 0,8957R2-aj.: 0,8941
F-s Fuera del modelo549,7221 Calidad del Aroma
AcidezAstringenciaIntensidad del ColorCalidad del ColorIntensidad del AromaIntensidad del Sabor
ES: 0,0140130gl: 64
P.corr.0,25740,26120,11430,03180,19930,07140,2175
F-e4,46974,61280,83420,06362,60630,32303,1276
A continuación, la segunda variable que entra en el modelo es la acidez. Ahora el R2-
aj. tiene un valor de 0,8998, por lo que la nueva variable contribuye a explicar
únicamente un 0,57 % más de la variabilidad de la impresión global
Tabla 5.97.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variablesvinos de Aragón y
Paso n° 2
En el modeloAcidezCalidad del Sabor
sensoriales, con losNavarra. Paso 2
F-e: 4,00F-s: 4,00
Coef.0,143580,85427
R2: 89,57 %R2-aj.: 89,98 %
F-s Fuera del modelo4,6128 Calidad del Aroma
195,0272 AstringenciaIntensidad del ColorCalidad del ColorIntensidad del AromaIntensidad del Sabor
ES: 0,0132642g.l.: 63
P.corr.0,31590,08590,01940,19840,01800,2175
F-e6,87140,46090,02352,53990,02021,7458
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 245
Tras la acidez, entran en el modelo los parámetros calidad del aroma (tabla 5.98)
intensidad del sabor (tabla 5.99). Estas cuatro variables contribuyen a explicar el 91,36
% de la variabilidad de la impresión global.
Tabla 5.98.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Aragón y Navarra. Paso 3
Paso n° 3 F-e: 4,00F-s: 4,00
R2: 91,25 %R2-aj.: 90,83 %
ES: 0,0121335gl: 62
En el modelo Coef. F-s Fuera del modelo P.corr. F-eCalidad del Aroma 0,11914 4,8714Acidez 0,17175 7,0174Calidad del Sabor 0,71838 84,4614
Astringencia 0,2064 2,7139Intensidad del Color 0,1128 0,7863Calidad del Color 0,1152 0,8208Intensidad del Aroma 0,173 5 1,893 3Intensidad del Sabor 0,2700 4,7965
Tabla 5.99.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Aragón y Navarra. Paso 4
Paso n° 4 F-e:F-s:
En el modelo
:4,00:4,00
Coef.Intensidad del Sabor -0, 1 2274Calidad del Aroma 0,14509Acidez 0,14329Calidad del Sabor 0,72161
F-s4,7965
10,08704,9713
90,4064
R2: 9 1,89%R2-aj.: 91,36%Fuera del modeloAstringenciaIntensidad del ColorCalidad del ColorIntensidad del Aroma
ES:gl:
0,0161
P.corr.0000
,1264,0124,0454,1077
0000
14333
F-e,9739,0093,1240,7046
En la tabla 5.100 se presenta el modelo de regresión obtenido finalmente.
Tabla 5.100.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Aragón y Navarra. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteCalidad del SaborCalidad del AromaAcidezIntensidad del Sabor
R2 91,89%R2-aj. 91,36%
Coeficienteestimado0,3629850,7216100,1450850,143285
-0,122743ES:
EAM:
Errorestándar0,2075210,0758930,0456820,0642640,0560440,1069270,074149
EstadísticoT
1,74919,50823,17602,2296
-2,1901ED-W:
ValorP
0,08530,00000,00230,02950,0324
2,040
246 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
Atendiendo a los coeficientes estimados, la expresión matemática de la ecuación de
regresión es:
Impresión global = 0,362985 + 0,721610 calidad del sabor + 0,145085 calidad del
• aroma + 0,143285 acidez - 0,1227443 intensidad del sabor
Se observa que todos los coeficientes son positivos excepto el de la intensidad del
sabor.
El error estándar mide la variabilidad de la impresión global no explicada por el
modelo. En esta caso el valor obtenido es satisfactorio. Por otro lado el error absoluto
medio es una medida del error promedio que se puede esperar en una predicción. El
valor obtenido es pequeño (0,0741).
Atendiendo a los estadísticos T y P se observa que la variable con mayor poder
prédictive en el modelo es la calidad del sabor, seguida de la calidad del aroma. Esto se
puede observar de forma gráfica en las figuras 5.20 a 5.23.
Figura 5.20.Gráfico de la componente calidad
del sabor + residuos, para la impresiónglobal. Vinos de Aragón y Navarra
0,8 •
0,5
0,2
Ef.Co.
-0,1
-0,4
0,7 -T .
1,7 2,0 23 2,6 2,9 3,2Calidad del Sabor
Figura 5.21.Gráfico de la componente calidad
del aroma + residuos, para la impresiónglobal. Vinos de Aragón y Navarra
0,54 •
0,34
Ef.Co.
0,14
-0,06
-0,26
1,3 1,8 2,3 2,8 3,3 3,8 4,3
Calidad del Aroma
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 247
Figura 5.22.Gráfico de la componente.acidez
+ residuos, para la impresión global.Vinos de Aragón y Navarra
0,37
0,27
0,17Ef.Co.
0,07
-0,03
-0,13
-0,23
1,9 2,3 2,7 3,1 3,5 3,9
Acidez
Figura 5.23.Gráfico de la componente calidad
del sabor + residuos, para la impresiónglobal. Vinos de Aragón y Navarra
0,55 •
0,35
Ef.Co.
0,15
-0,05
-0,25 K ,
2,6 2,8 3,0 3,2 3,4 3,6 3,8Intensidad del Sabor
Se representan, para cada una de las variables explicativas, los residuos alrededor de
una recta. Son los gráficos de componente más residuos, que permiten juzgar la
capacidad de cada variable independiente de explicar las variaciones en la variable
respuesta. Cuanto más cercana a la recta esté la nube de puntos mayor será dicha
capacidad. Así mismo el sentido de la recta indican de qué forma afecta la variable
explicativa sobre la variable respuesta. Obviamente el sentido de esta recta será
ascendente en aquellas variables con coeficientes positivos en la ecuación de regresión, y
descendente en aquellas con coeficientes negativos.
Se observa claramente que, de las cuatro variables, la calidad del sabor es la que
mayor capacidad tiene para explicar la variabilidad de la impresión global.
La intensidad del sabor, con coeficiente negativo en la ecuación, tiene el efecto
contrario al de las otras tres variables. En el rango de calificaciones de la impresión
global obtenido, al aumentar la intensidad del sabor ha empeorado la calificación global
de la calidad de los vinos. En cualquier caso ésta es la variable con menor poder
explicativo, con menor efecto sobre la impresión global.
248 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
En la tabla 5.101 se muestra el análisis de la varianza del modelo de regresión
obtenido. El valor P es igual a O, lo que significa que existe relación lineal entre la
impresión global y las cuatro variables explicativas, para cualquier nivel de significación.
Tabla 5.101.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
7,902670,697438,60010
Grados delibertad
46165
Cuadradosmedios1,975670,01143
EstadísticoF
172,799
ValorP
0,0000
Finalmente, la figura 5.24 representa los valores predichos por el modelo frente a los
valores observados e indica el grado o bondad del ajuste de los datos. Cuanto más
cercanos estén los puntos a la recta, mejor será dicho ajuste. El grado de ajuste se
relaciona con los coeficientes de correlación múltiple. Cuanto mayores sean éstos,
lógicamente, mejor será el ajuste de los valores observados respecto a los predichos. En
este caso el grado de ajuste es muy elevado.
Figura 5.24.Valores predichos frente a observados, para laimpresión global. Vinos de Aragón y Navarra
1.7 2,1 2,5 2,9
Valores predichos
3,3
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 249
5.5.2.2.- VINOS DE ARAGÓN
A continuación se realiza este mismo análisis únicamente con los datos
correspondientes a los vinos de Aragón. En este caso y en los posteriores no se muestran
los sucesivos pasos de la regresión, sino que se presenta el modelo final obtenido en cada
caso. En la tabla 5.102 se presenta dicho modelo para los vinos de Aragón.
Las dos variables que quedan incluidas en el modelo son la calidad del sabor y la
calidad del aroma.
El primer parámetro sensorial que entra en el modelo es, de nuevo la calidad del
sabor, con un coeficiente de determinación múltiple ajustado de 0,8615. Posteriormente,
en el segundo y último paso, la calidad del aroma entra en el modelo. Ambas variables
llegan a explicar el 87,97 % de la variabilidad de la impresión global.
Tabla 5.102. 'Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Aragón. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteCalidad del SaborCalidad del Aroma
R2 88,62%R2-aj. 87,97%
Coeficienteestimado-0,0311020,8141980,179047
ES:EAM:
Errorestándar0,1643080,0762070,0705370,1136420,080095
EstadísticoT
-0,189310,68402,5383
ED-W:
ValorP
0,85100,00000,0157
1,928
La ecuación del modelo obtenido es, por lo tanto:
Impresión global = -0,031102 + 0,814198 calidad del sabor + 0,179047 calidad del
aroma
Atendiendo a los valores T y P de la tabla anterior, y a las figuras 5.25 y 5.26 se
observa que el poder predictive reside fundamentalmente en la calidad del sabor.
250 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
Figura 5.25.Gráfico de la componente
calidad del sabor + residuos, para laimpresión global. Vinos de Aragón
0,8 -
0,5
0,2Ef.Co.
-0,1
-0,4
-0,7
1,7 2,0 2,3 2,6 2,9Calidad del Sabor
3,2
Figura 5.26.Gráfico de la componente
calidad del aroma + residuos, para laimpresión global. Vinos de Aragón
0,42
0,32
0,22Ef.Co.
0,12
0,02
-0,08
-0,18
2,1 2,4 2,7 3,0 3,3Calidad del Aroma
3,6
En la tabla 5.103 se muestra el resumen del análisis de la varianza del modelo
obtenido. Se puede admitir que existe una relación lineal significativa entre la impresión
global y las dos variables explicativas.
Tabla 5.103.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Aragón. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados3,521190,452013,97320
Grados delibertad
23537
Cuadradosmedios1,760600,01291
EstadísticoF
136,326
ValorP
0,0000
La bondad del ajuste se observa en la figura 5.27 donde se representan los valores
predichos frente a los observados. Los puntos se sitúan muy cerca de la recta
representativa de los valores predichos luego la bondad del ajuste es muy elevada.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 251
Figura 5.27.Valores predichos frente a observados,
para la impresión global. Vinos de Aragón
3,3 •
2,9
Valoresobservados
2,5
2,1
1,7 - <
1,7 2,1 2,5 2,9
Valores predichos
3,3
5.5.2.3.- VINOS DE NAVARRA
El resultado final del análisis de regresión múltiple paso a paso correspondiente a los
datos de Navarra se muestra en la tabla 5.104. La primera variable que entra en el
modelo es la calidad del sabor, que logra explicar el 91,18 % de la variabilidad de la
impresión global. Seguidamente entra como variable explicativa el parámetro sensorial
acidez. El R2-aj. obtenido finalmente es 0,9418.
Tabla 5.104.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Navarra. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteCalidad del SaborAcidez
R2 94,61%R2-aj. 94,18%
Coeficienteestimado-0,0580870,7666350,271791
ES:EAM:
Errorestándar0,1343730,0737570,0807910,0982280,070077
EstadísticoT
-0,432310,39403,3641
ED-W:
ValorP
0,66920,00000,0025
2,095
252 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
La ecuación obtenida es:
Impresión global = -0,058087 + 0,766635 calidad del sabor + 0,271791 acidez
La variable con mayor poder prédictive vuelve a ser, por lo tanto, la calidad del sabor,
lo que se puede observar de forma gráfica al comparar las figuras 5.28 y 5.29.
Figura 5.28.Gráfico de la componente
calidad del sabor + residuos, para laimpresión global. Vinos de Navarra
0,8 -
0,5
0,2Ef.Co.
-0,1
-0,4
-0,7
1,7 2,0 2,3 2,6 2,9Calidad del Sabor
3,2
Figura 5.29.Gráfico de la componente acidez
+ residuos, para la impresión global.Vinos de Navarra
0,33 •
0,23
0,13Ef.Co.
0,03
-0,07
-0,17
-0,27
2,0 2,3 2,6 2,9 3,2 3,5 3,8Acidez
Tabla 5.105.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
4,237550,241224,47877
Grados delibertad
22527
Cuadradosmedios2,118780,00965
EstadísticoF
219,589
ValorP
0,0000
Esta relación lineal es significativa tal y como se observa en la tabla 5.105.
La representación de los valores de la impresión global predichos por la ecuación
frente a los valores observados (figura 5.30) indica el grado de ajuste del modelo
obtenido, que es de nuevo muy elevado.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 253
Figura 5.30.Valores predichos frente a observados,
para la impresión global. Vinos de Navarra
3,2 •
2,9.
2,6Valores
observados2,3
2,0
1,7
1,7 2,0 2,3 2,6 2,9 3,2
Valores predichos
A continuación se muestran los resultados obtenidos al analizar separadamente los
datos de cada variedad de vino.
254 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
5.5.2.4.- VINOS DE GRACIANO
El modelo final obtenido y su análisis de la varianza, para la variedad Graciano,
aparecen en las tablas 5.106 y 5.107, respectivamente.
Tabla 5.106.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Graciano. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteCalidad del saborIntensidad del color
R2 91,39%R2-aj. 88,52%
Coeficienteestimado0,7667671,037122
-0,185832ES:
EAM:
Errorestándar0,4395540,1392280,0703790,0713040,046477
EstadísticoT
1,74447,4491
-2,6404ED-W:
ValorP
0,13170,00030,0385
2,258
Tabla 5.107.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Graciano. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,323710,030510,35421
Grados delibertad
268
Cuadradosmedios0,161850,00508
EstadísticoF
31,834
ValorP
0,0006
Vuelve a ser la calidad del sabor la primera variable que entra en el modelo y la de
mayor poder predictivo, seguida, en este caso de la intensidad del color. Ambas variables
permiten predecir en un 88,52 % la variabilidad contenida en la impresión global.
La ecuación del modelo obtenido es:
Impresión global = 0,766767 + 1,03122 calidad del sabor - 0,185832 intensidad del
color
Se observa que el coeficiente de la intensidad del color es negativo. Por lo tanto, los
catadores penalizan los vinos con una concentración de color excesivamente alta (en el
rango de intensidades del color de los vinos de Graciano estudiados).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 255
La capacidad predictiva de cada variable explicativa y la bondad del ajuste se pueden
observar en las figuras 5.31 a 5.33.
Figura 5.31.Gráfico de la componente
calidad del sabor + residuos, para laimpresión global. Vinos de Graciano
0,33
0,23
0,13
Ef.Co.0,03
-0,07
-0,17
-0,27 •"
2,0 2,1 2,2 2,3 2,4Calidad del Sabor
2,5
Figura 5.32.Gráfico de la componente
intensidad del color + residuos, para laimpresión global. Vinos de Graciano0,22 -
0,12
Ef.Co.
0,02
-0,08
-0,18 K
3,7 3,9 4,1 4,3 4,5Intensidad del Color
4,7
Figura 5.33.Valores predichos frente a observados,
para la impresión global. Vinos de Graciano
2,6
Valoresobservados
2,4
2,2
2,0 -'
2,0 2,2 2,4 2,6
Valores predichos
2,8
256 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
5.5.2.5.- VINOS DE TEMPRANILLO
En el caso de los vinos de Tempranillo, de las 8.posibles variables explicativas,
únicamente la acidez queda incluida dentro del modelo de regresión (tabla 5.108), cuya
ecuación es:
Impresión global = 0,346943 + 0,890551 acidez
Tabla 5.108.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Tempranillo. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteAcidez
R2 86,65%R2-aj. 84,98%
Coeficienteestimado0,3469430,890551
ES:EAM:
Errorestándar0,3245890,1236020,1005030,080727
EstadísticoT
1,06897,2050
ED-W:
ValorP
0,31630,0001
2,719
La acidez logra explicar casi un 85 % de la variabilidad de la impresión global.
Este es el único caso en el que la calidad del sabor no forma parte del modelo de
regresión. Esto se puede explicar por el hecho de que la acidez está altamente
correlacionada con la calidad del sabor (ver la tabla 5.95 y la figura A4.5h) y por lo tanto
ambas variables aportan una información similar y la inclusión de ambas en este modelo
resultaría, por lo tanto, redundante.
En las figuras 5.34 y 5.35 se representa la magnitud de los residuos frente al poder
predictive de la acidez, y los valores predichos frente a los valores observados.
. La validez del modelo de regresión se confirma con el análisis de la varianza (tabla
5.109).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 257
Tabla 5.109.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Tempranillo. Análisis de la varianza
Fuentesde VariaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,524350,080810,60516
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios0,524350,01010
EstadísticoF
51,912
ValorP
0,0001
Figura 5.34.Gráfico de la componente acidez
+ residuos, para la impresión global.Vinos de Tempranillo
0,46
-0,34 T
2,2 2,4 2,6 2,8 3,0
Acidez
Figura 5.35.Valores predichos frente a
observados, para la impresión global.Vinos de Tempranillo
2,3 2,5 2,7 2,9
Valores predichos
3,1
258 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
5.5.2.6.- VINOS DE GARNACHA
El modelo de regresión obtenido con los datos correspondientes a los vinos de
Garnacha se muestra en la tabla 5.110.
Tabla 5.110.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Garnacha. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteAcidezCalidad del saborCalidad del colorIntensidad del colorIntensidad del sabor
R2 99,62%R2-aj. 99,16%
Coeficienteestimado-0,9604430,4829210,5693960,515631
-0,143081-0,167296
ES:EAM:
Errorestándar0,1910110,0479910,0574340,0621980,0239560,0411400,0204630,010080
EstadísticoT
-5,028210,06289,91398,2901
-5,9727-4,0665
ED-W:
ValorP
0,00730,00050,00060,00120,00390,0153
2,300
En el modelo se incluyen cinco parámetros que logran explicar el 99,16 % de la
variabilidad de la impresión global. La primera variable que entra es, de nuevo, la calidad
del sabor, seguida de la acidez, la calidad del color, la intensidad del color, y finalmente,
en el quinto y último paso, la intensidad del sabor.
Se observa que el error estándar, que representa la variabilidad de la variable
respuesta no explicada por el modelo, y el error absoluto medio, que indica el error
medio cometido en la predicción, son muy pequeños.
La ecuación de regresión es, por lo tanto:
Impresión global = -0,960443 + 0,482921 acidez + 0,569396 calidad del sabor
+ 0,515631 calidad del color - 0,143081 intensidad del
color - 0,167296 intensidad del sabor
Se observa, como en casos anteriores, que los coeficientes de los parámetros que
miden la intensidad del color y del sabor tienen signo negativo. Por lo tanto los vinos de
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 259
garnacha con excesiva concentración del color y sabor muy intenso o agresivo son
penalizados al evaluar globalmente su calidad.
Las figuras 5.36 a 5.40 son .indicativas del poder predictivo de cada una de las cinco
variables incluidas en el modelo.
Figura 5.36.Gráfico de la componente acidez
+ residuos, para la impresión global.Vinos de Garnacha
0,12
0,07
0,02Ef.Co.
-0,03
-0,08
-0,13
-0,18
2,4 2,5 2,6 2,7 2,8 2,9 3,0
Acidez
Figura 5.37.Gráfico de la componente
calidad del sabor + residuos, para laimpresión global. Vinos de Garnacha
0,23
0,13
Ef.Co.
0,03
-0,07
-0,17 "T
2,6 2,7 2,8 2,9 3,0 3,1Calidad del Sabor
3,2
Figura 5.38.Gráfico de la componente
calidad del color + residuos, para laimpresión global. Vinos de Garnacha
0,13
0,09 •
0,05
Ef.Co.0,01
-0,03
-0,07
-0,11 [-3,5 3,6 3,7 3,8
Calidad del Color3,9
Figura 5.39.Gráfico de la componente
intensidad del color + residuos, para laimpresión global. Vinos de Garnacha
0,08
0,05
0,02Ef.Co.
-0,01
-0,04
-0,07 K
2,8 3,0 3,2 3,4 3,6Intensidad del Color
3,8
.260 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
Figura 5.40.. Gráfico de la componente
intensidad del sabor + residuos, para laimpresión global. Vinos de Garnacha
0,09 •
0,06
0,03
Ef.Co.0,00
-0,03
-0,06
2,8 3,0 3,2 3,4
Intensidad del Sabor3,6
Atendiendo a la tabla 5.111 se puede confirmar que la relación lineal entre la
impresión global y los cinco atributos explicativos es significativa.
Tabla 5.111.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Garnacha. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,447280,001670,44896
Grados delibertad
549
Cuadradosmedios0,089460,00042
EstadísticoF
213,628
ValorP
0,0001
Observando la figura 5.41, donde se representan los valores predichos por la ecuación
de regresión frente a los valores observados en la impresión global, se observa que el
grado de ajuste del modelo obtenido es muy alto.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 261
Figura 5.41.Valores predichos frente a observados,
para la impresión global. Vinos de Garnacha
3,3
3,1
Valoresobservados
2,9
2,7
2,5 -?
2,5 2,7 2,9 3,1
Valores predichos
3,3
5.5.2.7.- VINOS DE MAZUELO
En los vinos de Mazuelo, la calidad del sabor es la única variable regresora incluida en
el modelo, que logra explicar poco más del 75 % de la impresión global, existiendo por
lo tanto un elevado porcentaje de la variabilidad de la variable respuesta no explicado
(error estándar) y un alto error medio en la predicción (error absoluto medio) por parte
del modelo.
Tabla 5.112.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Mazuelo. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteCalidad del Sabor
R2 77,78%R2-aj. 75,01%
Coeficienteestimado0,1340800,995114
ES:EAM:
Errorestándar0,4108870,1880260,1894920,126842
EstadísticoT
0,32635,2924
ED-W:
ValorP
0,75260,0007
1,648
.262 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
La ecuación obtenida es:
Impresión global = 0,134080 + 0,995114 calidad del sabor
En cualquier caso la relación lineal entre ambas variables es significativa (tabla 5.113),
aunque el valor F obtenido es sensiblemente menor al que se observa en otras variedades
de uva.
Tabla 5.113.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Mazuelo. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
1,005750,287261,29301
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios1,005750,03591
EstadísticoF
28,010
ValorP
0,0007
La magnitud de los residuos respecto al efecto de la calidad del sabor se observa en la
figura 5.42, mientras que en la figura 5.43 se representan los valores predichos frente a
los observados. En ambos casos se puede apreciar, tal y como cabría esperar, la
existencia de puntos bastante alejados de las respectivas rectas.
Figura 5.42.Gráfico de la componente
calidad del sabor + residuos, para laimpresión global. Vinos de Mazuelo
o,
o,
o,Ef.Co.
o,
-0,2
-0,4
-0,6 •.'
1,7 1,9 2,1 2^ 2,5 2,7 2,9Calidad del Sabor
Figura 5.43.Valores predichos frente a
observados, para la impresión global.Vinos de Mazuelo
2,9t
2,7
Valoresobservados
2,1
1,9
1,7 - r . . . " ,1,7 1,9 2,1 2,3 2,5 2,7 2,9
Valores predichos
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 263
5.5.2.8.- VINOS DE MERLOT
En el caso de la variedad Merlot, el análisis de regresión múltiple finaliza tras dos
pasos en los que entran en el modelo la calidad del sabor y la acidez, que alcanzan a
explicar conjuntamente el 91,31 % de la variabilidad de la impresión global (tabla 5.114).
Tabla 5.114.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Merlot. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteCalidad del SaborAcidez
R2 93,24%R2-aj. 91,31%
Coeficienteestimado-0,0165550,8572740,183399
ES:EAM:
Errorestándar0,2703380,0896350,1281630,0988550,059418
EstadísticoT
-0,06126,68892,0461
ED-W:
ValorP
0,95290,00030,0800
1,671
La ecuación del modelo obtenido es la siguiente:
Impresión global = -0,016555 + 0,857274 calidad del sabor + 0,183399 acidez
De acuerdo a los estadísticos T y en las figuras 5.44 y 5.45 se observa claramente que
la calidad del sabor muestra un mayoV predictivo de la impresión global que la acidez.
La validez de este modelo se observa en el análisis de la varianza, cuyo resumen se
muestra en la tabla 5.115. El grado de ajuste del modelo se puede apreciar en la figura
5.46.
Tabla 5.115.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Merlot. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,943920,068411,01233
Grados delibertad
279
Cuadradosmedios0,471960,00977
EstadísticoF
48,296
ValorP
0,0001
.264 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
Figura 5.44.Gráfico de la componente
calidad del sabor + residuos, para laimpresión global. Vinos de Merlot
0,34
0,14
Ef.Co.
-0,06
-0,26
-0,46 K
1,9 2,1 2,3 2,5 2,7 2,9Calidad del Sabor
Figura 5.45.Gráfico de la componente acidez
+ residuos, para la impresión global.Vinos de Merlot
0,28 -
0,18
0,08
Ef.Co.-0,02
-0,12
-0,22 • , . . , . * . .
2,0 2,3 2,6 2,9 3,2 3,5 3,8
Acidez
Figura 5.46.Valores predichos frente a observados,
para la impresión global. Vinos de Merlot
Valoreaobservados
2,6
2,2
2,0 •'
2,0 2,2 2,4 2,6 2,8 3,0 3,2
Valores predichos
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 265
5.5.2.9.- VINOS DE RUBÍ CABERNET
En el caso de Rubí Cabernet, dado que únicamente se han podido estudiar siete vinos,
el programa informático no permite realizar el análisis de regresión si se parte de las ocho
variables sensoriales explicativas iniciales. Ha sido necesario eliminar dos de ellas. Se han
eliminado las variables calidad del color e intensidad del aroma, parámetros que muestran
los menores coeficientes de correlación lineal (ver tabla A3.21) con la impresión global, y
que, por lo tanto, previsiblemente no quedarían incluidas en el modelo de regresión
buscado.
Así, el modelo obtenido, partiendo de las seis posibles variables explicativas restantes,
es el siguiente:
Tabla 5.116.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Rubí Cabernet. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteAcidezIntensidad del Color
R2 93,90%R2-aj. 90,85%
Coeficienteestimado-0,8430721,3784561,362652
ES:EAM:
Errorestándar1,6512620,2596540,4029450,0736480,045566
EstadísticoT
-4,14415,30883,3817
ED-W:
ValorP
0,01430,00610,0277
3,399
Quedan incluidas en el modelo la acidez y la intensidad del color, que logran explicar
el 90,85 % de la variabilidad de la impresión global. La ecuación obtenida es la siguiente:
Impresión global = -0,843072 + 1,378456 acidez + 1,362652 intensidad del color
La acidez, de acuerdo a la tabla 5.116 tiente un efecto más significativo que la
intensidad del color. A diferencia del resto de casos, la intensidad del color tiene ahora
una influencia positiva sobre la impresión global.
266 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
Figura 5.47.Gráfico de la componente acidez
+ residuos, para la impresión global.Vinos de Rubí Cabernet
0,35
0,25
0,15Ef.Co.
0,05
-0,05
-0,15
-0,25
2,0 2,1 2,2 2,3
Acidez2,4
Figura 5.48.Gráfico de la componente intensidad
del color + residuos, para la impresiónglobal. Vinos de Rubí Cabernet
0,28
0,18
0,08
Ef.Co.-0,02
-0,12
-0,22 K
4,2 4,3 4,4 4,5
Intensidad del color
4,6
La bondad del ajuste se puede observar en la figura 5.49. El análisis de la varianza del
modelo obtenido se muestra en la tabla 5.117.
Figura 5.49.Valores predichos frente a observados, parala impresión global. Vinos de Rubí Cabernet
2,7 •
2,5
Valoresobservados
2,3
2,1
1,9
1,9 2,1 2,3 2,5
Valores predichos
2,7
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 267
Tabla 5.117.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Rubí Cabernet. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
0,334010,021700,35570
Grados delibertad
246
Cuadradosmedios0,167000,00542
EstadísticoF
30,789
EstadísticoP
0,0037
5.5.2.10.- VINOS DE CABERNET SAUVIGNON
Finalmente, se muestran los resultados correspondientes a la variedad Cabernet
Sauvignon. Dentro del modelo de regresión aparecen incluidas tres variables explicativas,
calidad del sabor, acidez e intensidad del color, que explican el 96,67 % de la impresión
global.
Tabla 5.118.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Cabernet Sauvignon. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteCalidad del saborAcidezIntensidad del sabor
R2 97,78%R2-aj. 96,67%
Coeficienteestimado-0,0324420,8541450,405779
-0,174665ES:
EAM:
Errorestándar0,1886130,1049910,1123790,0734960,0518050,034827
EstadísticoT
-0,17208,13543,6108
-2,3765ED-W:
ValorP
0,86910,00020,01120,0550
2,843
La predicción de la impresión viene dada, para los vinos de Cabernet Sauvignon, por
la siguiente ecuación:
Impresión global = -0,032442 + 0,854145 calidad del sabor + 0,405779 acidez
- 0,174665 intensidad del sabor
268 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
La capacidad predictiva de cada una de las tres variables explicativas se puede
comparar en las figuras 5.50 a 5.52. Se aprecia que la variable con mayor capacidad de
predicción es, de nuevo, la calidad del sabor, seguida de la acidez y intensidad del sabor.
El efecto de ésta última es negativo, como ya se ha observado en casos anteriores.
La relación lineal entre la impresión global y las tres variables explicativas incluidas en
este modelo es significativa, tal y como se puede comprobar en la tabla 5.119.
Figura 5.50. Figura 5.51.Gráfico de la componente calidad Gráfico de la componente acidez
del sabor + residuos, para la impresión + residuos, para la impresión global,global. Vinos de Cabernet Sauvignon Vinos de Cabernet Sauvignon
0,52 •
0,32
0,12
Ef.Co.
-0,08
-0,28
-0,48
1,7 1,9 2,1 2,3 2,5Calidad del Sabor
2,7
0,18 •
0,08
Ef.Co.
-0,02
-0,12
-0,22 -,
1,9 2,1 2¿ 2,5 2,7 2,9Acidez
Figura 5.52.Gráfico de la componente intensidad
del sabor + residuos, para la impresiónglobal. Vinos de Cabernet Sauvignon0,12
0,08
0,04Ef.Co.
0,00
-0,04
-0,08
2,6 2,8 3,0 3,2 3,4 3,6 3,8Intensidad del Sabor
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 269
Tabla 5.119.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables sensoriales, con losvinos de Cabernet Sauvignon. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
0,708250,016100,72435
Grados delibertad
369
Cuadradosmedios0,236090,00268
EstadísticoF
87,969
EstadísticoP
0,0000
Por último, el grado de ajuste de este modelo se puede analizar en la figura 5.53.
Figura 5.53.Valores predichos frente a observados, para la
impresión global. Vinos de Cabernet Sauvignon
2,7
2,5
2,3Valores
observados2,1
1,9
1,7
1,7 1,9 2,1 2,3 2,5
Valores predichos
2,7
270 . RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
5.5.3.-SINTESIS
En la tabla 5.120 se resumen los resultados de los análisis de regresión anteriores.
Aparecen las variables explicativas incluidas en cada uno de los modelos, indicándose el
signo de sus efectos y su significatividad (a mayor tamaño del símbolo, mayor es su
significatividad o peso en el modelo: ver el cuadro indicativo a continuación de la tabla).
Se muestran distintos parámetros cuyo significado ya se ha descrito con anterioridad
(coeficiente de correlación múltiple ajustado, error estándar y error absoluto medio, y
valores F y P del análisis de la varianza).
Tabla 5.120Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para la impresión global y
-variables sensoriales, con todos los vinos y los vinos de cada zona y variedad
.Variables A y N A N Grac Temp Garn Mazu Merl RbCb CbSv
Cal. Sabor , ^
Acidez èCal. Aroma 4
Cal. Color
Int.Color
Int. Sabor
'R2-aj.(%ESE AMFP
.9) 91,36
0,10690,0741172,800,0000
-è
ê.
87,97
0,11360,0801136,330,0000
è
é
94,18
0,09820,0708219,590,0000
è
P
88,52
0,07130,046531,83
0,0006
è
84,98
0,10050,080751,91
0,0001
é
è
é
P
99,16
0,02050,0101213,630,0001
è
75,01
0,18950,126828,01
0,0007
è
91,31
0,09890,059448,30
0,0001
00
é
é
90,85
,0736,045630,79
0,0037
è
P
96,67
0,05180,034887,97
0,0000è : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivoP : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo
Tamaño valor P
¿P
< 0,0005
< 0,0010
< 0,0050
< 0,0500
< 0,1000
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 271
La variable sensorial calidad del sabor forma parte de ocho de los diez modelos de
regresión obtenidos. En el caso de los vinos de Mazuelo es la única variable que queda
incluida en el modelo. En los otros siete casos, la calidad del sabor está acompañada por
otras variables, aunque es siempre el parámetro que explica o predice una mayor
proporción de la variabilidad contenida en la impresión global. Otros autores llegan a
conclusiones similares. Kwan y Kowalski (1980a), y Frank y Kowalski (1984) observan
que el parámetro sensorial que en mayor medida afectan a la impresión global ("overall
score") de una serie de vinos de Pinot Noir franceses y americanos es la calidad del sabor
("flavor character") junto a la calidad del aroma ("aroma character"). Casp y Bernabeu
(1987a, 1987b), en vinos valencianos, indican que en el caso de los vinos tintos los
catadores identifican prácticamente la la aceptación global con calidad del sabor,
mientras que en vinos blancos y rosados, la calidad del sabor es también el atributo que
más efecto tiene sobre la impresión global, acompañada de otros atributos (intensidad del
aroma en el caso de los vinos rosados, y color y la acidez, en los blancos) Por su parte en
vinos rosados de Navarra, Marín y Casp (1997) observan resultados muy parecidos:
desde el punto de vista de la calidad global de los vinos estudiados, la calidad del sabor
es el atributo más importante, junto a la calidad del aroma y la astringencia.
Tras la calidad del sabor, la variable acidez es la que aparece en un mayor número de
ocasiones, concretamente en siete. Es la única variable explicativa que entra en el modelo
de regresión de los vinos de Tempranillo. Aparece en los dos modelos (Graciano y Rubí
Cabernet) en los que no está incluida la calidad del sabor, lo que, como ya se ha
indicado, se puede deber a la alta correlación lineal existente entre ambos parámetros.
De los tres parámetros sensoriales evaluados desde el punto de vista hedónico
restantes, la astringencia, la calidad del aroma y la calidad del color, el primero no forma
parte de ninguno de los modelos de regresión obtenidos.
La calidad del aroma aparece en dos ocasiones, al analizar todos los vinos y con los
vinos de Aragón, mientras que la calidad del color únicamente queda incluida al analizar
los vinos de Garnacha. Hay que recordar que ambos parámetros se correlacionan (sobre
todo la calidad del aroma) en muchos casos con la calidad del sabor, lo que explicaría
272 RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALESr
que no entren a formar parte de los distintos modelos. Como ya se ha indicado con
anterioridad Tamborra y col. (1988) llegan a conclusiones similares, en vinos rosados.
Como cabría esperar, todos los parámetros evaluados hedónicamente muestran
coeficientes positivos en las distintas ecuaciones de regresión. Lógicamente, conforme
aumenta la calificación obtenida por un vino en cualquiera de estas variables sensoriales,
aumenta la calificación obtenida por dicho vino en la impresión global, es-decir, mejor es
la evaluación de la calidad global del mismo.
No ocurre lo mismo con los parámetros sensoriales en los que se mide la intensidad de
la propiedad evaluada.
La intensidad del sabor entra dentro de los modelos predictivos correspondientes a la
totalidad de los vinos, a los vinos de Garnacha y a los vinos de Cabernet Sauvignon. En
los tres casos los coeficientes son negativos. Por lo tanto, los catadores han evaluado
peor aquellos vinos con una intensidad del sabor elevada, quizá en exceso agresiva.
La intensidad del color forma parte de los modelos de regresión que explican la
impresión global de los vinos de Graciano, Garnacha y Rubí Cabernet. En los dos
primeros casos ocurre lo mismo que con la intensidad del sabor, al aumentar la
calificación sensorial de la intensidad del color de estos vinos disminuye la evaluación
global de los mismos. En el caso de los vinos de Rubí Cabernet el efecto de la intensidad
del color sobre la impresión global es, en cambio, positivo. La evaluación de la calidad
global de los vinos de Rubí Cabernet con una calificación alta en la intensidad del color
es superior a la de aquellos vinos con una menor calificación en dicha variable.
En cualquier caso los efectos o la capacidad predictiva de ambos parámetros,
intensidad del sabor e intensidad del color, sobre la impresión global es pequeña, es
mucho menos significativa que la de las variables sensoriales evaluadas hedónicamente
(sobre todo la calidad del sabor) que entran en los distintos modelos.
5.6.
DETERMINACIÓN DE LAS RELACIONES
ANALÍTICO-SENSORIALES EN LOS VINOS ESTUDIADOS
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 275
En este último apartado, se van estudiar las posibles relaciones existentes entre las
variables sensoriales y las variables analíticas para tratar de conocer qué parámetros
analíticos ejercen una mayor influencia en las respuestas sensoriales de los vinos
estudiados, y de esta forma, sugerir en qué dirección podrían conducirse las prácticas
vitivinícolas para la consecución de una mejora de la calidad.
Para ello se va a proceder de manera similar a la descrita en el punto 5.5:
. En primer lugar se analizan las correlaciones entre unas variables y otras, como una
primera aproximación para conocer qué variables analíticas, de las 36 estudiadas, se
relacionan en mayor medida con cada uno de los atributos sensoriales evaluados.
. Seguidamente se emplea la regresión múltiple paso a paso para determinar aquellas
variables analíticas que permiten explicar o predecir el valor de dichos atributos
sensoriales, haciendo mayor hincapié en aquellos que, en el punto 5.5, se han revelado
como los más importantes a la hora de la evaluar la calidad global de los vinos
estudiados.
Ambos análisis se realizarán, como en apartados anteriores, sobre los datos totales,
sobre los datos correspondientes a cada una de las regiones, y sobre los datos
correspondientes a cada una de las variedades.
276 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
5.6.1.- CORRELACIONES ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES Y LAS
VARIABLES ANALÍTICAS
En el anexo A3, en las tablas A3.23 a A3.32, se exponen los coeficientes de
correlación entre las nueve variables sensoriales y las treinta y seis variables analíticas,
obtenidos al analizar el conjunto de todos los datos, los correspondientes a cada zona y
los de cada una de las variedades.
A modo de síntesis, en las tablas 5.121 y5.122se muestran las correlaciones con un
nivel de significación inferior a 0,001 encontradas en los distintos casos.
Tabla 5.121.Coeficientes de correlación lineal destacables entre las variables sensoriales y lasanalíticas al analizar la totalidad de los vinos y los procedentes de cada zona.
Parejas de variables
Cal. Aroma-Orado ale.Acidez-pHAcidez-Ac.totalAstring.-Int.color.Astring.-I.P.T.Int.Color-Int.color.Int. Color-TonalidadInt.Color-I.P.T.Int. Color- AntocianosInt. Color-Orado ale.Int.Color-GücerolInt. Sabor-Int. color.Int. Sabor-TonalidadInt.Sabor-I.P.T.Int. Sabor-AntocianosInt.Sabor-IsobutílInt. Sabor- Acetisoam
Aragón y Navarra
0,434-0,601-0,476-0,4800,6650,7170,424
0,5330,535
Aragón
-0,567-0,521-0,5060,6000,642
0,562
Navarra
0,594
0,7370,7790,8500,7500,6060,6400,6920,7280,6230,575
0,586
Al analizar el conjunto de todos los datos, y los datos correspondientes a los vinos de
Aragón y de Navarra, se obtienen algunas correlaciones interesantes.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 277
En los tres casos el parámetro sensorial intensidad del color se correlaciona
positivamente con las características cromáticas intensidad colorante (figura A4.6d) y
tonalidad (figuras A4.6e y A46f). Se observa también una correlación positiva entre la
intensidad del color y el índice de polifenoles totales, al analizar todos los datos y los
datos de Navarra (figura A4.6g), así como entre la intensidad del color con el contenido
en antocianos totales, en el caso de Navarra (figura A4.6h).
Es decir, a vinos con altos valores objetivos en estas variables analíticas les han
correspondido puntuaciones elevadas en el parámetro sensorial, y por lo tanto, subjetivo,
que mide la concentración de color.
Tanto en el caso de los datos globales como en el de los datos de Aragón se observa
una correlación de signo negativo entre el parámetro sensorial acidez y la variable
analítica acidez total. En el caso de Navarra esta correlación también es importante,
aunque a un nivel de significación mayor que en los otros dos casos.
Por lo tanto la valoración hedónica de la acidez parece variar en sentido contrario a su
valor cuantitativo y objetivo. O dicho de otra forma, parece, al menos en una primera
aproximación, que los catadores han asignado peores puntuaciones en el atributo
organoléptico acidez conforme aumenta la acidez total de los vinos estudiados, como se
puede observar en la figura A4.6a. Recordemos (apartados 5.5.1 y 5.5.2) que este
atributo sensorial es uno de los más importantes a la hora de explicar o predecir la
calidad o impresión global de los vinos estudiados; y que, además, en los tres casos
estudiados, el parámetro sensorial acidez se correlaciona significativamente con la
calidad del sabor, la variable sensorial que mejor predice la citada calidad global.
Aunque más pequeña, aparece también una correlación significativa entre la acidez y
el pH, al analizar todos los vinos. Esta correlación es ahora positiva, lo que resulta
coherente con lo anterior, puesto que conviene recordar que existe una elevada
correlación negativa entre las variables analíticas pH y acidez total (bajos valores de pH
corresponden a altos valores de acidez total), como se puede comprobar en el tabla 5.28
o en la tabla A3.1.
278 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Al analizar todos los datos, y sobre todo, los vinos de Navarra se observan varias
correlaciones importantes y de signo positivo que relacionan la intensidad del sabor con
las distintas características cromáticas analizadas en los vinos (intensidad del color,
tonalidad, antocianos totales e índice de polifenoles totales). Recordemos que, tanto al
analizar los datos totales como los correspondientes a cada zona, la intensidad del sabor
se correlaciona también con la variable sensorial intensidad del color (ver el apartado
5.5.1.). Como una primera aproximación, se podría sacar la conclusión de que los
catadores han identificado los vinos con mayor intensidad de sabor con aquellos vinos
con mayor extracto colorante, tanto desde el punto de vista objetivo (características
cromáticas) como subjetivo (intensidad del color sensorial), lo que se puede comprobar
en las figuras A4.6Í, A4.6J y A4.6k.
En los vinos de Navarra se detecta una correlación positiva entre la calidad del aroma
y el grado alcohólico.
Tanto al analizar todos los datos conjuntamente como los correspondientes a Aragón
se obtienen correlaciones significativas (aunque no muy elevadas) entré el parámetro
sensorial astringencia y las características cromáticas intensidad colorante e I.P.T. Estas
correlaciones son de signo negativo. Como se puede observar en las figuras A4.6b y
A4.6c, al disminuir el valor en ambas variables analíticas aumenta la valoración hedónica
de la astringencia.
En la tabla 5.122 se presentan los coeficientes más significativos al analizar los datos
de cada variedad por separados.
Se observa que, al menos en una variedad, los dos parámetros sensoriales
relacionados con el color se correlacionan de forma significativa (y siempre positiva) con
las cuatro variables analíticas correspondientes a las características cromáticas de los
vinos.
Así, la calidad del color se correlaciona en la variedad Graciano con el I.P.T. (figura
A4.7c) y con los antocianos totales (figura A4.7d), y con la intensidad colorante (figura
A4.7a) y la tonalidad (figura A4.7b) en la variedad Mazuelo. En esta misma variedad, el
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 279
atributo sensorial intensidad del color se correlaciona con los cuatro parámetros
analíticos citados (figuras A4.7h, A4.7J, A4.71 y A4.711), mientras que en la variedad
Cabernet Sauvignon lo hace con la intensidad colorante (figuras A4.7Í) y con la tonalidad
(figuras A4.7k).
Hay que señalar que estas correlaciones anteriores, tanto las referentes a la calidad del
color como las referentes a la intensidad del color (aunque sobretodo- éstas últimas)
aparecen también en la mayor parte de las variedades restantes, aunque con un nivel de
significación inferior, y es por ello que no se muestran en esta tabla.
Tabla 5.122.Coeficientes de correlación lineal destacables entre las variables sensoriales y lasanalíticas al analizar los vinos procedentes de cada variedad
Parejas de variables
Cal. Color-Int. color.Cal.Color-TonalidadCal.Color-I.P.T.Cal.Color-AntocianosCal. Color-CenizasCal.Color-MetanolCal.Aroma-LP.T.Cal . Aroma-MetanolAcidez-pHAcidez-Ac.totalAstring.-I.P.T.Astring.-Isoamíl.Astring. -GlicerolAstring.-SuccdietilInt.Color-Int. color.Int.Color-TonalidadInt.Color-I.P.T.Int.Color-AntocianosInt.Color-Alc.ceniz.Int. Color- Act. etiloInt-Color- 1 -propanolInt.Color-IsobutílInt.Color-2,3-btdiolInt. Color- 1 -butanolInt. Sabor-TonalidadInt. Sabor- Alc.ceniz.Imp.Global-Cenizas
Grac Temp Garn Mazu Merl
0,8780,909
0,9120,9020,902
0,9330,9080,936
-0,8810,876
-0,9100,875
0,9430,9220,9010,871
0,934-0,961
0,933
RbCb CbSv
0,878-0,844
0,9170,984
0,8960,904
-0,9290,907
0,9040,872
280 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
i
Las correlaciones, positiva entre la acidez sensorial y el pH, y negativa entre la acidez
sensorial y la acidez total, vuelven a ser significativas, en este caso, en la variedad
Cabernet Sauvignon (figuras A4.7e y A4.7f). Ambas correlaciones se observan en la
mayor parte de las variedades, aunque con un menor nivel de significación.
En esta misma variedad la intensidad del sabor se correlaciona de forma significativa y
con signo positivo con la tonalidad (figura A4.7m).
En la variedad Mazuelo hay que destacar también la correlación negativa entre el
parámetro que mide la astringencia desde el punto de vista hedónico y el I.P.T. (figura
A4.7g).
5.6.2.- ANÁLISIS DE REGRESIÓN ENTRE LAS VARIABLES SENSORIALES
Y LAS VARIABLES ANALÍTICAS
Una vez analizadas brevemente las correlaciones más interesantes que relacionan los
distintos parámetros sensoriales con las variables analíticas estudiadas, en este apartado
se pretende estudiar más detalladamente dichas relaciones.
Para ello se emplea la técnica estadística de análisis de regresión paso a paso,
empleando como variables dependientes los diferentes atributos sensoriales y, como
variables independientes, los parámetros y compuestos analizados instrumentalmente. Se
trata, de la misma forma que en el punto 5.5.2., donde se busca determinar qué variables
sensoriales inciden principalmente en la evaluación de la calidad global de los vinos
estudiados, de analizar cuáles son los parámetros analíticos que permiten explicar o
predecir en mayor medida la calificación o puntuación de los diferentes atributos
organolépticos incluidos en la ficha de cata.
Los datos disponibles se van a estudiar diferenciado los grupos ya definidos
anteriormente: la totalidad de los datos, los datos correspondientes a cada una de las dos
zonas y los de cada una de las siete variedades.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 281
Los parámetros sensoriales que principalmente se van a estudiar son la impresión
global y aquellos atributos que aparecen incluidos en los modelos prédictives obtenidos
en el apartado 5.5 (ver tabla 5.120), y que se revelan como los más importantes a la hora
de evaluar dicha impresión global.
No obstante, también se muestran algunos resultados interesantes obtenidos al
analizar otros parámetros sensoriales que, en principio, parecen incidir en. menor medida
sobre la evaluación global de la calidad de los vinos estudiados.
En función del parámetro organoléptico y del grupo de datos analizado en cada caso,
se seleccionan las variables analíticas que se emplean como variables independientes
iniciales. Posteriormente se concreta, en cada análisis de regresión, qué variables son
estas.
5.6.2.1.- TODOS LOS VINOS
En este punto se analiza la totalidad de los datos, sin separar zonas o variedades.
Se muestran primero los resultados de los análisis de regresión obtenidos al emplear
las siguientes variables dependientes: la impresión global, y los parámetros sensoriales
incluidos en el modelo que explica dicha impresión global (ver tabla 5.100), es decir, la
calidad del sabor, la calidad del aroma, la acidez y la intensidad del sabor. A continuación
se analizan el resto de variables sensoriales (intensidad del aroma, calidad e intensidad, y
astringencia).
Impresión global
Para analizar la impresión global, se ha partido de todos los compuestos y parámetros
analíticos estudiados.
En la tabla 5.123 se muestra el modelo de regresión finalmente obtenido. De las
treinta y seis potenciales variables regresoras iniciales únicamente seis entran a formar
282 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
parte del modelo de regresión: el grado alcohólico, el alcohol isoamílico, el 2,3-
butanodíol, la acidez total, la tonalidad y el acetato de isoamilo.
Tabla 5.123.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteGrado alcohólicoAle. isoamílico2,3-butanodiolAcidez totalTonalidadAcetato de isoamilo
R2 59,32%R2-aj. 55,18%
Coeficienteestimado2,5271710,165666
-0,004111-0,000919-0,1108990,005826
-0,029574ES:
EAM:
Errorestándar0,3809920,0274060,0007080,0002340,0318560,0018980,0134340,2435080,180061
EstadísticoT
6,63316,0449
-5,8080-3,9224-3,48133,0703
-2,2013ED-W:
ValorP
0,00000,00000,00000,00020,00090,00320,0316
1,887
La ecuación obtenida es la siguiente:
Impresión global = 2,527171 + 0,165666 Grado alcohólico - 0,004111 ale. isoamílico
- 0,000919 2,3-butanodiol - 0,110899 acidez total
+ 0,005826 tonalidad - 0,029574 acetato de
isoamilo
El coeficiente de determinación múltiple ajustado indica que las seis variables logran
explicar el 55,18 % de la variabilidad total, de la información contenida en la impresión
global.
Todas las variables, además de la constante, son significativas al 95 % de confianza,
como se puede ver al observar los valores P obtenidos.
De acuerdo a los citados valores P y los estadísticos T se puede observar qué
variables son las más importantes, las que explican una mayor proporción de la
variabilidad contenida en la impresión global. En la tabla las variables aparecen en orden
decreciente de importancia.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 283
El efecto de las distintas variables analíticas sobre la impresión global se puede
analizar de forma gráfica en la figura A5.1, que incluye los gráficos de cada una de las
seis componentes más los residuos.
El efecto más importante es el del grado alcohólico, de carácter positivo. Se observa
un aumento de la calificación en la impresión global, al aumentar el grado alcohólico.
La tonalidad también tiene un efecto positivo, aunque mucho menor que el grado
alcohólico.
La cuatro variables restantes tienen efectos negativos.
Destaca el efecto del alcohol isoamílico. Al aumentar el contenido en alcohol
isoamílico disminuye la evaluación global de los vinos estudiados.
Lo mismo ocurre con el 2,3-butanodiol y la acidez total.
El efecto del acetato de metilo, también negativo, es mucho menos importante que los
anteriores.
La bondad o grado de ajuste se puede observar en la figura A5.2, en la que se
representan los sensenta y seis valores observados de la impresión global frente a los
predichos por la ecuación obtenida (recta de regresión). El ajuste es bueno.
Finalmente, en la tabla 5.124 se muestra el análisis de la varianza del modelo de
regresión. El valor P es igual a O, lo que significa que existe relación lineal entre la
impresión global y las seis variables explicativas, para cualquier nivel de significación.
Tabla 5.124.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza
Fuentes Suma de Grados de Cuadrados Estadístico Valorde variación Cuadrados libertad medios F PModelo 5,10164 6 0,850274 14,3395 0,0000Residual 3,49846 59 0,059296Total (corregido) 8,60010 65
284 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Calidad del sabor
A continuación se muestra e! modelo obtenido para la calidad del sabor (tabla 5.125).
Inicialmente se han excluido del análisis los compuestos volátiles minoritarios.
Tabla 5.125.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Modelo final
Variable dependiente: calidadVariablesindependientesConstanteAle. isoamílicoGrado alcohólico2,3-butanodiolAcidez totalTonalidad
R2 56,29%R2-aj. 52,64%
Coeficienteestimado2,667065
-0,0043590,168849
-0,001106-0,1205700,004588
ES:EAM:
Errorestándar0,3347090,0007000,0272140,0002370,0299900,0019270,2482190,194324
del saborEstadístico
T7,9683
-6,22836,2045
-4,6574-4,02042,3810
ED-W:
ValorP
0,00000,00000,00000,00000,00020,0205
1,932
Se obtiene un modelo muy parecido al anteriormente descrito, lo cual resulta lógico,
puesto que, como se describió en el apartado 5.5, los catadores identifican en gran
medida la evaluación global de los vinos con la calidad del sabor de los mismos.
Aparecen las mismas variables que en modelo de la impresión global, que logran
explicar el 56,29 % de la impresión global.
El alcohol isoamílico y el grado alcohólico son las variables más importantes, las que
mayor efecto tienen sobre la calidad del sabor, como lo demuestran sus respectivos
estadísticos T. Como en el análisis anterior, el primero tiene un efecto negativo y el
segundo positivo.
A continuación aparecen el 2,3-butanodiol y la acidez total, ambas con efecto
negativo, y por último, la tonalidad con un efecto positivo aunque mucho menos
significativo que los otros cuatro parámetros.
Las representaciones de estos efectos se muestran en la figura A5.3, mientras que en
la figura A5.4 se puede observar la bondad del ajuste.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 285
La relación entre la calidad del sabor y las cinco variables analíticas explicativas es
lineal para cualquier nivel de significación, como se puede comprobar en la tabla 5.126.
Tabla 5.126.Análisis de regresión múltiple .para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados4,760213,696778,45698
Grados delibertad
56065
Cuadradosmedios
0,9520420,061613
EstadísticoF
15,4520
ValorP
0,0000
Calidad del aroma
A continuación se presenta el modelo de regresión obtenido con la calidad del aroma
como variable dependiente. Las variables independientes consideradas para este análisis
han sido los componentes volátiles, mayoritarios y minoritarios, y el grado alcohólico; en
definitiva los compuestos que, en principio, se pueden relacionar directamente con el
aroma.
Tabla 5.127.Análisis de regresión múltiple para la calidad del aroma y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Modelo final
Variable dependiente: calidad del aromaVariablesindependientesConstanteGrado alcohólicoAle. isoamílicoAcetato de isobutilo
R2 30,44%R2-aj. 27,07%
Coeficienteestimado1,6890320,173219
-0,002885-0,683367
ES:EAM:
Errorestándar0,4747390,0385330,0008840,2496690,3976070,313085
EstadísticoT
3,55784,4953
-3,2631-2,7371
ED-W:
ValorP
0,00070,00000,00180,0081
1,407
De dichos parámetros, únicamente tres entran a formar parte del modelo, el grado
alcohólico, el alcohol isoamílico y el acetato de isobutilo (tabla 5.127). El análisis de la
varianza se muestra en la tabla 5.128, mientras que los gráficos de las componentes más
286 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
residuos y el gráfico de los valores observados frente a los predichos aparecen en las
figuras A5.5 y A5.6, respectivamente.
Tabla 5.128.Análisis de regresión múltiple para la calidad del aroma y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados4,288929,80167
14,09060
Grados delibertad
36265
Cuadradosmedios1,429640,15809
EstadísticoF
9,0431
ValorP
0,0000
El grado alcohólico es la variable más importante y tiene un efecto positivo sobre la
calidad del aroma (ver figura A5.5).
El alcohol isoamílico y el acetato de isobutilo tienen un menor peso en el modelo,
siendo el efecto de ambos negativo. Esto es comprensible en el caso del alcohol
isoamílico, compuesto perteneciente al grupo de los llamados alcoholes de fusel,
caracterizados en general por aportar, en altas concentraciones, notas aromáticas de
carácter vinoso y desagradable.
En el caso del acetato de isobutilo el resultado es menos comprensible. Este
compuesto aporta notas aromáticas agradables, de tipo frutal, de plátano, etc.
Como se puede ver en la tabla 5.127, los coeficientes de determinación múltiple
obtenidos son bajos (alrededor del 30 %) y los errores, tanto estándar como absoluto
medio, son muy elevados. Por lo tanto, alrededor de un 70 % de la variabilidad contenida
en la variable calidad del aroma no es explicada por los tres compuestos que definen el
modelo (ni obviamente, por el resto de compuestos volátiles, que ni siquiera han
quedado incluidos en el mismo).
El aroma es posiblemente el aspecto más complejo existente en los vinos, en el que
participan e interaccionan múltiples compuestos y parámetros. Esta realidad, es si cabe,
más acusada en los vinos tintos.
En definitiva y uniendo los comentarios anteriores, la calidad del aroma de los vinos
estudiados, debe ser explicada por compuestos distintos a los analizados.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 287
Acidez
La siguiente variable sensorial analizada es la que evalúa hedónicamente la acidez. Las
variables analíticas seleccionadas para este análisis son las que, a nuestro juicio, más
pueden relacionarse con la sensación de acidez en los vinos. El pH, la acidez total, las
cenizas, la alcalinidad de las cenizas, parámetros directamente relacionados con la acidez,
y el grado alcohólico, puesto que, en principio, debe existir un equilibrio entre la acidez y
el contenido alcohólico de los vinos (un vino de alta graduación con una acidez
deficiente se convierte en un vino pesado, plano y poco vivo, mientras que un vino de
alta acidez puede resultar un vivo acídulo y agresivo, si no se ve compensado por un
contenido alcohólico suficiente que mitigue dicha sensación), el extracto seco y el rH.
El modelo obtenido, partiendo de las variables analíticas anteriormente citadas, se
muestra en la tabla 5.129. El análisis de la varianza de este modelo se presenta en la tabla
5.130. La bondad del ajuste se puede observar en la figura A5.8.
Tabla 5.129.Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos deAragón y Navarra. Modelo final
Variable dependiente: acidezVariablesindependientesConstanteAcidez total
R2 36,11%R2-aj. 35,11%
Coeficienteestimado3,426986
-0,165341ES:
EAM:
Errorestándar0,1655260,0274900,2658720,192727
EstadísticoT
20,7037-6,0145
ED-W:
ValorP
0,00000,0000
1,558
Tabla 5.130.Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos deAragón y Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
2,557104,524037,08113
Grados delibertad
16465
Cuadradosmedios2,557100,07069
EstadísticoF
36,1744
ValorP
0,0000
La única variable que logra entrar en el modelo es la acidez total. Su efecto es
negativo (ver la figura A5.7), como era previsible de acuerdo a lo observado al analizar
2gg RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
las correlaciones (apartado 5.6.1). Es decir, conforme aumenta la acidez total,
disminuyen las puntuaciones referentes al atributo sensorial acidez.
Se debe recordar que la acidez total también participa en los modelos
correspondientes a la impresión global y a la calidad del sabor, anteriormente descritos.
En todos los casos su efecto es negativo, lo que resulta coherente con el hecho de que el
parámetro sensorial acidez está claramente relacionado tanto con la impresión global
como con la calidad del sabor, como se indica repetidamente en el apartado 5.5.
La no inclusión en el modelo de regresión de parámetros como el pH, las cenizas y la
alcalinidad de las cenizas se puede deber al hecho de que la acidez total se correlaciona
altamente con el pH, mientras que éste último parámetro se correlaciona
significativamente tanto con las cenizas como con la alcalinidad de las cenizas, como se
describió en el apartado 5.2 (ver tabla 5.28 y tabla A3.1). Por lo tanto, una vez incluida
en el modelo la acidez total, la información contenida en los otros tres parámetros resulta
quizá redundante.
En cualquier caso el modelo obtenido únicamente logra explicar alrededor del 35 %
de la variabilidad total contenida en los datos sensoriales de la acidez, por lo que
tampoco se puede extraer conclusiones definitivas. Quizá, la cuantificación de
determinados ácidos, fundamentalmente los ácidos tartárico, málico y láctico, podría
aportar una información complementaria a la obtenida a través de los parámetros
analizados en este trabajo.
Intensidad del sabor
En las tablas 5.131 y 5.132 se muestran los resultados del análisis de regresión
múltiple paso a paso con la intensidad del sabor como variable dependiente.
En este caso se han inicialmente se han excluido del análisis los compuestos volátiles
minoritarios.
Los coeficientes de determinación múltiple son bajos, de alrededor del 35 %.
Únicamente aparecen dos parámetros, la tonalidad y el alcohol isobutílico. El primero
tiene mayor peso en el modelo que el segundo y ambos muestran efecto positivo (figura
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 289
A5.9). Es decir, al aumentar el valor de ambas variables aumentan las asignaciones del
parámetro sensorial intensidad del sabor.
Tabla 5.131.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Modelo final
Variable dependiente: intensidad del saborVariablesindependientesConstanteTonalidadAle. isobutílico
R2 36,28%R2-aj. 34,26%
Coeficienteestimado2,6712390,0062910,003789
ES:EAM:
Errorestándar0,1137920,0013030,0013730,2056300,165841
EstadísticoT
23,47474,82792,7589
ED-W:
ValorP
0,00000,00000,0076
1,526
Tabla 5.132.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
1,516962,663864,18083
Grados delibertad
26365
Cuadradosmedios0,758480,04228
EstadísticoF
17,9380
ValorP
0,0000
La tonalidad es uno de los parámetros indicativos del grado de extracción de materia
colorante producida en la vinificación. Parece lógico pensar que a mayor extracción más
intensas serán las sensaciones sápidas producidas por la materia colorante.
El alcohol isobutílico es un alcohol superior que, a altas concentraciones, aporta notas
aromáticas de intenso carácter vinoso. Por otra parte, es conocida la gran influencia que
el llamado aroma indirecto (retronasal) tiene sobre las sensaciones sápidas. Por lo tanto,
y con toda la cautela necesaria, resulta comprensible que a mayor concentración de este
alcohol mayor sea la intensidad del sabor detectada por los catadores.
En cualquier caso ambos parámetros logran explicar una pequeña parte de la
información contenida en los datos de la intensidad del sabor. Deben existir otros
parámetros y compuestos, diferentes a los estudiados, que permitan predecir con mayor
precisión este parámetro sensorial.
290 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Una vez analizados los modelos de regresión obtenidos al emplear como variables
dependientes la impresión global y las variables sensoriales que en el apartado 5.5 se
muestran como las que mejor explican dicha impresión global, se analizan a continuación
los modelos obtenidos con el resto de variables sensoriales (intensidad del aroma, calidad
e intensidad del color y astringencia).
Intensidad del aroma
En el caso de la intensidad del aroma (tablas 5.133 y 5.134, y figuras A5.11 y A5.12)
se parte de las mismas variables analíticas empleadas al analizar la calidad del aroma. De
ellas, únicamente el grado alcohólico entra en el modelo obtenido.
Este parámetro es también la variable explicativa más importante del modelo que
explica la calidad del aroma (ver tabla 5.127).
Su efecto es, como cabe esperar, positivo.
Los coeficientes de determinación son muy pobres. El modelo únicamente logra
explicar el 13 % de la variabilidad total contenida en la intensidad del aroma.
Tabla 5.133.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del aroma y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Modelo final
Variable dependiente: intensidad del aromaVariablesindependientesConstanteGrado alcohólico
R2 14,38%R2-aj. 13,04%
Coeficienteestimado1,9979360,070729
ES:EAM:
Errorestándar0,2704850,0215750,2484140,193084
EstadísticoT
7,38653,2783
ED-W:
ValorP
0,00000,0017
1,855
Tabla 5.134.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del aroma y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza
Fuentes Suma de Grados de Cuadrados Estadístico Valorde variación Cuadrados libertad medios F PModelo 0,66319 1 0,663194 10,7470 0,0017Residual 3,94941 64 0,061710Total (corregido) 4,61261 65
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 291
Calidad del color
Los resultados obtenidos al analizar la calidad del color se muestran en las tablas
5.135 y 5.136, y en las figuras A5.13 y A5.14. Como variables explicativas iniciales se
han empleado únicamente los parámetros analíticos que expresan las características
cromáticas de los vinos: la intensidad colorante, la tonalidad, el índice de polifenoles
totales y el contenido en antocianos totales.
De los cuatro, únicamente el contenido en antocianos queda fuera del modelo.
La variable con mayor peso es el índice de polifenoles totales, con efecto positivo,
seguido por la intensidad colorante y la tonalidad, la primera con efecto negativo y la
segunda positivo.
Tabla 5.135.Análisis de regresión múltiple para la calidad del color y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Modelo final
Variable dependiente: calidadVariablesindependientesConstanteI.P.T.Intensidad coloranteTonalidad
R2 33,64%R2-aj. 30,43%
Coeficienteestimado2,8019080,016175
-0,0700550,009365
ES:EAM:
Errorestándar0,1417940,0029990,0173920,0034570,2882270,221368
del colorEstadístico
T19,76045,3929
-4,02802,7087
ED-W:
ValorP
0,00000,00000,00020,0087
1,398
Tabla 5.136.Análisis de regresión múltiple para la calidad del color y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza
Fuentes Suma de Grados de Cuadrados Estadístico Valorde variación Cuadrados libertad medios F PModelo 2,61131 3 0,870438 10,4777 0,0000Residual 5,15065 62 0,083075Total (corregido) 7,76196 65
292 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Intensidad del color
Las tablas 5.137 y 5.138 y las figuras A5.15 y A5.16 muestran los resultados
correspondientes a la intensidad del color.
Las variables analíticas consideradas son las mismas que en el caso anterior, con la
calidad del color.
El modelo obtenido está definido por dos de esas cuatro variables, la tonalidad y los
antocianos. Ambas tienen efectos significativos (sobre todo la tonalidad) y de signo
positivo, como cabría esperar: al aumentar el valor de los dos parámetros analíticos
aumenta también la puntuación recibida por los vinos en la variable sensorial intensidad
del color.
El coeficiente de correlación múltiple obtenido es superior al observado en el modelo
de la calidad del color, y ronda, en porcentaje, el 54 %,
Tabla 5.137.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Modelo final
Variable dependiente: intensidad del colorVariablesindependientesConstanteTonalidadAntocianos
R2 55,39%R2-aj. 53,98%
Coeficienteestimado2,2253620,0235300,000835
ES:EAM:
Errorestándar0,1907580,0030750,0003490,4756440,387466
EstadísticoT
11,66597,65232,3912
ED-W:
ValorP
0,00000,00000,0198
0,901
En la tabla 5.138 se comprueba que existe una relación lineal entre la intensidad del
color sensorial y las dos variables explicativas, a cualquier nivel de significación.
Tabla 5.138.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con losvinos de Aragón y Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
17,699614,252931,9525
Grados delibertad
36265
Cuadradosmedios8,849800,22624
EstadísticoF
39,1174
ValorP
0,0000
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 293
;
Astringencia
Finalmente analizamos la astringencia. Las variables analíticas consideradas en este
caso han sido los once parámetros enológicos comunes, más el 2,3-butanodiol y el
glicerol, alcoholes ambos caracterizados, junto al etanol, por aportar a los vinos las
sensaciones en boca de untuosidad y aterciopelado, sensaciones que, principio, pueden
interaccionar y mitigar la astringencia provocada por los taninos.
Los resultados aparecen en las tablas 5.139 y 5.140. Los parámetros que entran en el
modelo son el índice de polifenoles totales, el pH y la alcalinidad de las cenizas.
Tabla 5.139.Análisis de regresión múltiple para la astringencia y variables analíticas, con los vinos deAragón y Navarra. Modelo final
Variable dependiente: astringenciaVariablesindependientesConstanteI.P.T.Ale. ceniz.pH
R2 43,50%R2-aj. 40,77%
Coeficienteestimado2,229892
-0,011387-0,0307490,484590
ES:EAM:
Errorestándar0,3446730,0019050,0067370,1299450,2154860,166057
EstadísticoT
6,4696-5,9771-4,56453,7292
ED-W:
ValorP
0,00000,00000,00000,0004
1,975
El primero es el parámetro con mayor importancia en el modelo, y tiene un efecto
negativo, como cabría esperar (figura A5.17): al aumentar el contenido polifenólico en
los vinos la sensación de astringencia se muestra de una forma más agresiva y por lo
tanto, es menos valorada por los catadores.
A continuación está el pH, con efecto positivo. A mayor pH, las calificaciones en la
astringencia tienden también a ser mayores. Como ya se ha descrito repetidamente el pH
se correlaciona negativamente con el parámetro analítico acidez total. Por lo tanto, se
puede concluir que, conforme mayor es la acidez de los vinos menor es la valoración de
la astringencia. Expresado de otra forma, se podría decir que la acidez de los vinos
incrementa la sensación agresiva de rasposidad, de astringencia producida en la boca por
dichos vinos.
294 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
La alcalinidad de las cenizas tiene un efecto bastante menos significativo que los
anteriores parámetros explicativos.
Los coeficientes de determinación obtenidos son superiores a 0,40. La bondad del
ajuste se puede observar en la figura A5.18.
Tabla 5.140.Análisis de regresión múltiple para la astringencia y variables analíticas, con los vinos deAragón y Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados2,216902,878925,09582
Grados delibertad
36265
Cuadradosmedios0,738960,04646
EstadísticoF
15,9142
ValorP
0,0000
5.6.2.2.- VINOS DE ARAGÓN
Pasamos ahora a estudiar los datos correspondientes a los vinos de Aragón. Primero
se analizan la impresión global, así como la calidad del sabor y la calidad del aroma, las
dos variables sensoriales que definen el modelo que predice la impresión global de estos
vinos (ver tabla 5.102, en el apartado 5.5). Posteriormente se analizan el resto de
variables sensoriales evaluadas en la ficha de cata.
En todos los análisis de regresión realizados se parte inicialmente de las mismas
variables analíticas indicadas en el apartado anterior.
Impresión global
En las tablas 5.141 y 5.142, y en las figuras A5.19 y A5.20 se muestran los resultados
obtenidos al analizar la impresión global.
El modelo obtenido logra explicar cerca del 60 % de la variabilidad total contenida en
los datos de impresión global.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 295
De las 38 variables potenciales únicamente cuatro entran a formar parte del modelo.
Son, en orden de importancia, los siguientes: alcohol isobutílico, 2-feniletanol, acidez
total y grado alcohólico.
Tabla 5.141.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Aragón. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteAle. isobutílico2-feniletanolGrado alcohólicoAcidez total
R2 61,94%R2-aj. 57,32%
Coeficienteestimado2,589909
-0,0094860,0029180,087003
-0,124975ES:
EÀM:
Errorestándar0,4124820,0018360,0006900,0243660,0379610,2140750,154635
EstadísticoT
6,2788-5,16734,22753,5707
-3,2922ED-W:
ValorP
0,00000,00000,00020,00110,0024
2,260
Tabla 5.142.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Aragón. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados2,460881,512323,97320
Grados delibertad
43337
Cuadradosmedios
0,6152200,045828
EstadísticoF
13,4246
ValorP
0,0000
Los dos últimos también aparecían en el modelo obtenido al analizar todos los datos
(tabla 5.123), presentando el mismo efecto que en el obtenido para los datos de Aragón,
el grado alcohólico, positivo, y la acidez total, negativo.
El alcohol isobutílico tiene un efecto negativo. Este compuesto es un alcohol superior
que aporta notas aromáticas de marcado carácter vinoso, al igual que el alcohol
isoamílico, que forma parte del modelo obtenido al analizar todos los datos.
Por su parte, el 2-feniletanol tiene un efecto positivo. Este alcohol ofrece notas
florales, fundamentalmente de rosa, en el aroma de los vinos.
296 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Calidad del sabor
Al analizar la calidad del sabor como variable dependiente (tablas 5.143 y 5.144,
figuras A5.21 y A5.22) se obtienen unos resultados más pobres que al analizar la
impresión global. El modelo que se obtiene permite explicar algo más del 30 % de la
variabilidad total.
Tabla 5.143.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Aragón. Modelo final
Variable dependiente: calidadVariablesindependientesConstanteAcidez totalAle. ceniz.
R2 35,02%R2-aj. 31,31%
Coeficienteestimado4,322439
-0,189251-0,030952
ES:EAM:
Errorestándar0,4447770,0489830,0104110,2685730,188109
del saborEstadístico
T9,7182
-3,8636-2,9731
ED-W:
ValorP
0,00000,00050,0053
1,176
Las dos variables analíticas que entran en el modelo son la acidez total y la alcalinidad
de las cenizas, ambas con efecto negativo. Como ya se describió al analizar todos los
datos, la calidad del sabor de los vinos es peor calificada por los catadores a medida que
aumenta su acidez analítica.
La relación entre la variable dependiente y las variables explicativas es lineal, como se
observa en la tabla 5.144.
Tabla 5.144.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Aragón. Análisis de la varianza
Fuentes Suma de Grados de Cuadrados Estadístico Valorde variación Cuadrados libertad medios F PModelo 1,36055 2 0,68027 9,4311 0,0005Residual 2,52460 35 0,07213Total (corregido) 3,88515 37
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 297
Calidad del aroma
A continuación se analiza el modelo obtenido para la calidad del aroma (tablas 5.145
y 5.146, figuras A5.23 y A5.24). Las variables que definen el modelo son tres: el alcohol
isoamílico, el grado alcohólico y el acetato de metilo.
Tabla 5.145.Análisis de regresión múltiple para la calidad del aroma y variables analíticas, con losvinos de Aragón. Modelo final
Variable dependiente: calidad del aromaVariablesindependientesConstanteAle. isoamílicoGrado alcohólicoAcetato de metilo
R2 32,25%R2-aj. 26,27%
Coeficienteestimado2,717987
-0,0029650,118958
-0,025902ES:
EAM:
Errorestándar0,4172470,0009140,0397920,0118450,3006030,234009
EstadísticoT
6,5141-3,24362,9895
-2,1867ED-W:
ValorP
0,00000,00260,00520,0357
1,480
Los dos primeros aparecían también en el modelo prédictive de la calidad del aroma
obtenido al analizar todos los datos conjuntamente y el sentido de sus efectos sigue
siendo el mismo, negativo en el caso del alcohol isoamílico y positivo en el caso del
grado alcohólico.
El ester acético del metanol tiene un efecto de carácter negativo, bastante menos
significativo que los dos parámetros anteriores.
Tabla 5.146.Análisis de regresión múltiple para la calidad del aroma y variables analíticas, con losvinos de Aragón. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
1,462483,072324,53480
Grados delibertad
33437
Cuadradosmedios0,487490,09036
EstadísticoF
5,39487
ValorP
0,0038
Los coeficientes de determinación obtenidos son bajos, del orden de 0,3.
298 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Intensidad del aroma
Lo mismo ocurre al analizar la intensidad del aroma (tablas 5.147 y 5.148, figuras
A5.25 y A5.26). El succinato de dietilo y el acetato de etilo definen este modelo,
mostrando ambos un efecto positivo.
Tabla 5.147.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del aroma y variables analíticas, con losvinos de Aragón. Modelo final
Variable dependiente: intensidad del aromaVariablesindependientesConstanteSuccinato de dietiloAcetato de etilo
R2 32,46%R2-aj. 28,59%
Coeficienteestimado2,5380640,0173250,003885
ES:EAM:
Errorestándar0,1123130,0051100,0012440,1944160,135927
EstadísticoT
22,59813,39063,1228
ED-W:
ValorP
0,00000,00170,0036
2,298
Tabla 5.148.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del aroma y variables analíticas, con losvinos de Aragón. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,635651,322911,95856
Grados delibertad
23537
Cuadradosmedios0,317820,03780
EstadísticoF
8,4086
ValorP
0,0010
Calidad del color
Al emplear la calidad del color como variable dependiente ninguna de las cuatro
variables explicativas potenciales (intensidad colorante, tonalidad, índice de polifenoles
totales y contenido en antocianos totales) llega a entrar en el modelo.
Intensidad del color
Pasamos, por lo tanto, a estudiar la intensidad del color. Los resultados se muestran
en las tablas 5.149 y 5.150, y en las figuras A5.27 y A5.28. De los cuatro parámetros
anteriormente citados, únicamente queda dentro del modelo la tonalidad.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 299
Su efecto es, lógicamente, positivo.
El modelo alcanza a explicar alrededor del 40 % de la variabilidad total de la
intensidad del color.
Tabla 5.149.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con losvinos de Aragón. Modelo final
Variable dependiente: intensidad del colorVariablesindependientesConstanteTonalidad
R2 41,22%R2-aj. 39,58%
Coeficienteestimado2,3343650,026348
ES:EAM:
Errorestándar0,3204840,0052440,5133040,397684
EstadísticoT
7,28395,0241
ED-W:
ValorP
0,00000,0000
0,901
Tabla 5.150.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con losvinos de Aragón. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados6,650689,48532
16,13600
Grados delibertad
13637
Cuadradosmedios6,650680,26348
EstadísticoF
25,2416
ValorP
0,0000
Astringencia
El modelo predictivo obtenido al utilizar la astringencia como variable dependiente
(tablas 5.151 y 5.152, figuras A5.29 y A5.30) muestra unos coeficientes de
determinación bastante aceptables, rondando el valor 0,5.
Al igual que cuando considerábamos el conjunto de todos los datos, al analizar los
datos de Aragón se observa que variables analíticas indicativas de la concentración de
materia colorante (en este caso, la intensidad colorante y el índice de polifenoles totales)
tienen un efecto negativo. Es decir, al aumentar el contenido polifenólico la sensación de
astringencia parece mostrarse de forma más acusada.
300 RELACIONES ANALÍT1CO-SENSORIALES
Lo contrario ocurre con el grado alcohólico. El etanol parece mitigar en cierta medida
dicha sensación de astringencia o rasposidad.
Tabla 5.151.Análisis de regresión múltiple para la astringencia y variables analíticas, con los vinos deAragón. Modelo final
Variable dependiente: astringenciaVariablesindependientesConstanteIntensidad coloranteI.P.T.Grado alcohólicoAle. ceniz.
R2 53,73%R2-aj. 48,13%
Coeficienteestimado2,745488
-0,030659-0,0076380,066764
-0,017817ES:
EAM:
Errorestándar0,4044580,0104780,0027000,0261940,0088750,2328290,183376
EstadísticoT
6,7881-2,9261-2,82902,5488
-2,0076ED-W:
ValorP
0,00000,00620,00790,01560,0529
2,195
Tabla 5.152.Análisis de regresión múltiple para la astringencia y variables analíticas, con los vinos deAragón. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados2,077651,788913,86657
Grados delibertad
43337
Cuadradosmedios0,519410,05421
EstadísticoF
9,5816
ValorP
0,0000
Intensidad del sabor
Los coeficientes de determinación múltiple obtenidos con la intensidad del sabor
(tablas 5.153 y 5.154, figuras A5.31 y A5.32) como variable dependiente también son
bastante apreciables. No obstante, analizado los efectos, se aprecian resultados un tanto
contradictorios.
Así, mientras que parece lógico que el alcohol isobutílico muestre un efecto positivo,
como se describió también cuando al considerar todos los datos, la acidez total muestra
un efecto negativo. No resulta comprensible que a mayor acidez total, las puntuaciones
de la intensidad del sabor vayan disminuyendo. En cualquier caso el efecto de la acidez
total es el menos significativo en el modelo obtenido.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 301
Tabla 5.153.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Aragón. Modelo final
Variable dependiente: intensidad del saborVariablesindependientesConstante1 -propanolAcetato de metiloAle. isobutílicoAcidez total
R2 55,83%R2-aj. 50,47%
Coeficienteestimado3,356823
-0,0075060,0239130,004466
-0,078735ES:
EAM:
Errorestándar0,2452980,0023210,0080060,0016780,0342820,1818250,148260
EstadísticoT
13,6847-3,23442,98712,6606
-2,2967ED-W:
ValorP
0,00000,00280,00530,01190,0281
1,666
Tabla 5.154.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Aragón. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
1,378901,091002,46990
Grados delibertad
43337
Cuadradosmedios0,344730,03306
EstadísticoF
10,4271
ValorP
0,0000
Acidez
Por último en las tablas 5.155 y 5.156, y en las figuras A5.33 y A5.34, se presentan
los resultados obtenidos con la variable sensorial acidez. El modelo es similar al obtenido
al considerar el conjunto de todos los datos.
Tabla 5.155.Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos deAragón. Modelo final
VariablesindependientesConstanteAcidez total
R2 32,15%R2-aj. 30,26%
VariableCoeficienteestimado3,352201
-0,154466ES:
EAM:
dependiente:Error
estándar0,2453140,0374040,2133730,159109
acidezEstadístico
T13,6650-4,1297
ED-W:
ValorP
0,00000,0002
1,220
302 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
La variable acidez total es la única que entra en el modelo y su efecto es negativo: el
gusto ácido de los vinos de Aragón es menos valorado a medida que la acidez analítica
de los mismos aumenta.
Tabla 5.156. -Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos deAragón. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,776451,639022,41547
Grados delibertad
13637
Cuadradosmedios0,776450,04553
EstadísticoF
17,0543
ValorP
0,0002
5.6.2.3.- VINOS DE NAVARRA
Pasamos ahora a estudiar los análisis de regresión realizados con los datos de
Navarra. Como en los casos anteriores, primero se describen los resultados
correspondientes a la impresión global y a las variables sensoriales que en mayor medida
la explican, que, de acuerdo a lo observado en el apartado 5.5, son la calidad del sabor y
la acidez. Posteriormente se estudian el resto de variables sensoriales.
Impresión global
En las tablas 5.157 y 5.158 y en las figuras A5.35 y A5.36 se presentan los resultados
obtenidos al emplear la impresión global como variable dependiente.
El programa informático obliga a que el número de variables explicativas potenciales
que se introducen inicialmente en el análisis sea, como máximo, igual al número de
individuos o muestras menos uno. Se han estudiado un total de 36 variables analíticas y
el número de individuos (vinos) en el caso de Navarra es de 28. Por lo tanto es necesario
excluir inicialmente 9 variables analíticas, para partir así de un total de 27. Para ello,
acudimos a la tabla A3.25 en la que se muestran las correlaciones lineales entre las
variables sensoriales y las analíticas, para los vinos de Navarra. En dicha se 'han
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 303
identificado las 9 variables analíticas que presentan los menores coeficientes de
correlación con la impresión global y que, por lo tanto, es muy probable que no formen
parte del modelo de regresión que explique la impresión global.
Estas 9 variables excluidas del análisis son las siguientes: alcalinidad de las cenizas,
intensidad del color, antociaños totales, acetaldehido, 1-pentanol, 2,3-butanodiol, alcohol
isobutílico, 2-feniletanol y rH. Analicemos entonces los resultados obtenidos con el resto
de variables analíticas.
El modelo obtenido consta de cinco variables y logra explicar alrededor del 70 % de
la variabilidad total de la impresión global.
Tabla 5.157.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteAle. isoamílicoTonalidadDecanoato de etiloGrado alcohólico1-butanol
R2 73,79%R2-aj. 67,83%
Coeficienteestimado2,052056
-0,0040950,010586
-1,2878100,125514
-0,289410ES:
EAM:
Errorestándar0,5978910,0009700,0026820,4500830,0447500,1063830,2310050,151783
EstadísticoT
3,4322-4,22174,0492
-2,86132,8048
-2,7205ED-W:
ValorP
0,00240,00040,00050,00910,01030,0125
1,793
Tres de las cinco variables, el alcohol isoamílico, la tonalidad y el grado alcohólico,
aparecían ya en el modelo obtenido al analizar la totalidad de los datos (el grado
alcohólico forma parte también del modelo predictivo de la impresión global de los datos
de Aragón), con los mismos efectos, negativo el primer compuesto, y positivo los otros
dos parámetros.
Los otros dos compuestos del modelo son los componentes volátiles minoritarios 1-
butanol y decanoato de etilo, ambos con efecto negativo. El primero es un alcohol de
fusel que aporta notas aromáticas de tipo alcohólico, aunque su significación real en el
aroma no parece que sea demasiado significativa. El segundo compuesto es un ester que
en principio contribuye al aroma de los vinos con notas de carácter frutal y dulzón.
.304 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
En la tabla 5.158 se comprueba que la relación entre la impresión global y las cinco
variables explicativas es lineal para cualquier nivel de significación.
Tabla 5.158.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados3,304781,173994,47877
Grados delibertad
52227
Cuadradosmedios
0,6609560,053363
EstadísticoF
12,3860
ValorP
0,0000
Calidad del sabor
En el caso de la calidad del sabor (y del resto de variables sensoriales que se analizan
posteriormente) se parte de los mismos compuestos que en los apartados 5.6.2.1 y
5.6.2.2. Los resultados obtenidos se muestran en las tablas 5.159 y 5.160, y las figuras
A5.37yA5.38.
Tabla 5.159.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Modelo final
Variable dependiente: calidadVariablesindependientesConstanteGrado alcohólicoAle. isoamílico2,3-butanodiol
R2 53,77%R2-aj. 48,00%
Coeficienteestimado1,1224410,287547
-0,004635-0,001409
ES:EAM:
Errorestándar0,6866330,0653940,0011960,0005300,2938710,223389
del saborEstadístico
T1,63474,3972
-3,8754-2,6573
ED-W:
ValorP
0,11520,00020,00070,0138
1,897
Se obtienen unos coeficientes de determinación bastante apreciables, del orden de 0,5.
Entran tres variables en el modelo, que aparecían también cuando se analizaban todos los
datos conjuntamente: el grado alcohólico, el alcohol isoamílico y el 2,3-butanodiol.
El primero es el más importante y vuelve a mostrar un efecto positivo, mientras que
los otros dos compuestos presentan efectos negativos.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 305
Tabla 5.160.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados2,41115 .2,072654,48380
Grados delibertad
32427
Cuadradosmedios
0,8037160,086360
EstadísticoF
9,30653
ValorP
0,0003
Acidez
En cuanto a la acidez (tablas 5.161 y 5.162, figuras A5.39 y A5.40), se repiten los
resultados obtenidos en los apartados anteriores. La única variable que entra en el
modelo es la acidez total, con coeficiente negativo. Los coeficientes de determinación
obtenidos son pobres.
Tabla 5.161.Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos deNavarra. Modelo final
Variable dependiente: acidezVariablesindependientesConstanteAcidez total
R2 22,96%R2-aj. 20,00%
Coeficienteestimado3,455454
-0,169811ES:
EAM:
Errorestándar0,3717450,0610000,3328630,236158
EstadísticoT
10,8851-2,7838
ED-W:
ValorP
0,00000,0099
1,755
Tabla 5.162.Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos deNavarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
0,858102,879013,73712
Grados delibertad
12627
Cuadradosmedios0,858100,11073
EstadísticoF
7,7494
ValorP
0,0099
306 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Calidad e intensidad del aroma
Analicemos ahora el resto de variables sensoriales. En las tablas 5.163 a 5.166 y en las
figuras A5.41 a A5.44, se presentan los resultados correspondientes a las variables
sensoriales del aroma, calidad e intensidad.
En ambas variables sensoriales el único parámetro sensorial que entra a formar parte
de los modelos es el grado alcohólico. En ambos casos su efecto es positivo.
Los coeficientes de determinación obtenidos son más bien bajos, sobre todo en el caso
de la intensidad del aroma.
Tabla 5.163.Análisis de regresión múltiple para la calidad del aroma y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Modelo final
Variable dependiente: calidadVariablesindependientesConstanteGrado alcohólico
R2 35,23 %R2-aj. 32,73%
Coeficienteestimado-0,8851980,315474
ES:EAM:
Errorestándar1,0083410,0838990,4875020,389950
del aromaEstadístico
T-0,87793,7602
ED-W:
ValorP
0,38810,0009
1,233
Tabla 5.164.Análisis de regresión múltiple para la calidad del aroma y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados3,360196,179119,53930
Grados delibertad
12627
Cuadradosmedios3,360190,23766
EstadísticoF
14,1388
ValorP
0,0009
Tabla 5.165.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del aroma y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Modelo final
Variable dependiente: intensidad del aromaVariablesindependientesConstanteGrado alcohólico
R2 18,69%R2-aj. 15,56%
Coeficienteestimado1,4125920,118221
ES:EAM:
Errorestándar0,5812550,0483630,2810190,229989
EstadísticoT
2,43022,4444
ED-W:
ValorP
0,02230,0216
1,752
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 307
Tabla 5.166.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del aroma y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,471882,053262,52514
Grados delibertad
12627
Cuadradosmedios0,471880,07897
EstadísticoF
5,9753
ValorP
0,0216
Calidad del color
Al analizar la calidad del color (tablas 5.167 y 5.168, figuras A5.45 y A5.46) se
obtiene un modelo similar al correspondiente al conjunto total de datos, con unos
coeficientes de correlación superiores. Las tres variables analíticas logran explicar
alrededor del 50 % de la variabilidad contenida en los datos de la calidad del color de los
vinos de Navarra.
Tabla 5.167.Análisis de regresión múltiple para la calidad del color y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Modelo final
Variable dependiente: calidadVariablesindependientesConstanteI.P.T.Intensidad coloranteTonalidad
R2 55,53%R2-aj. 49,97%
Coeficienteestimado2,5420790,024899
-0,0865540,010577
ES:EAM:
Errorestándar0,1804340,0055240,0209770,0035430,2459270,177549
del colorEstadístico
T14,08874,5074
-4,12612,9853
ED-W:
ValorP
0,00000,00010,00040,0064
1,551
Tabla 5.168.Análisis de regresión múltiple para la calidad del color y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
1,812311,451523,26383
Grados delibertad
32427
Cuadradosmedios
0,6041050,060480
EstadísticoF
9,9885
ValorP
0,0002
.308 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Intensidad del color
El modelo obtenido para la intensidad del color lo definen los parámetros índice de
polifenoles totales y tonalidad, y muestra los mayores coeficientes de determinación
múltiple obtenidos hasta el momento (tablas 5.169 y 5.170, figuras A5.47 y A5.48). Las
dos variables analíticas logran explicar o predecir más del 80 % de la variabilidad
contenida en el atributo sensorial intensidad del color.
Ambos parámetros muestran un efecto positivo.
El análisis de la varianza indica que la relación lineal entre la variable dependiente y las
independientes es significativa para cualquier nivel de significación.
Tabla 5.169.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Modelo final
Variable dependiente: intensidad del colorVariablesindependientesConstanteI.P.T.Tonalidad
R2 83,34%R2-aj. 82,01%
Coeficienteestimado1,4764500,0361870,013264
ES:EAM:
Errorestándar0,2205360,0062010,0032590,3199650,247106
EstadísticoT
6,69485,83604,0694
ED-W:
ValorP
0,00000,00000,0004
0,814
Tabla 5.170.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados12,80812,5594
15,3675
Grados delibertad
22527
Cuadradosmedios6,404050,10237
EstadísticoF
62,5533
ValorP
0,0000
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 309
Astringencia
En las tablas 5.171 y 5.172, y en las figuras A5.49 y A5.50 se presentan los resultados
correspondientes a la astringencia.
Tabla 5.171.Análisis de regresión múltiple para la astringencia y variables analíticas, con los vinos deNavarra. Modelo final
Variable dependiente: astringenciaVariablesindependientesConstanteI.P.T.Grado alcohólico
R2 46,56%R2-aj. 42,29%
Coeficienteestimado1,828105
-0,0143250,119763
ES:EAM:
Errorestándar0,3536560,0031210,0348000,1613110,129620
EstadísticoT
5,1692-4,59033,4414
ED-W:
ValorP
0,00000,00010,0020
2,091
El índice de polifenoles totales y el grado alcohólico permiten predecir más del 40 %
de la astringencia. Como ya se describe en páginas anteriores un aumento del índice de
polifenoles totales se ve acompañado por un descenso de las calificaciones de la
astringencia. Lo contrario ocurre con el grado alcohólico.
Tabla 5.172.Análisis de regresión múltiple para la astringencia y variables analíticas, con los vinos deNavarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
0,566840,650531,21738
Grados delibertad
22527
Cuadradosmedios0,283420,02602
EstadísticoF
10,8919
ValorP
0,0004
Intensidad del sabor
Finalmente, en las tablas 5.173 y 5.174, y en las figuras A5.51 y A5.52, se presenta el
modelo obtenido al analizar la intensidad del sabor como variable dependiente.
Se obtienen unos coeficientes de determinación múltiple relativamente elevados, que
rondan el valor de 0,65.
310 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Tabla 5.173.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Modelo final
Variable dependiente: intensidad del saborVariablesindependientesConstanteTonalidadMetanol
R2 66,48%R2-aj. 63,80%
Coeficienteestimado3,1446010,010424
-0,002655ES:
EAM:
Errorestándar0,1129750,0014980,0008350,1498980,113969
EstadísticoT
27,83466,9574
-3,1794ED-W:
ValorP
0,00000,00000,0039
2,045
Dos variables entran en el modelo, la tonalidad con efecto positivo y el metanol, con
efecto negativo.
La interpretación del efecto de la tonalidad ya se explicó cuando se analizaban
conjuntamente todos los datos.
La presencia y efecto del segundo parámetro es difícilmente explicable. No obstante
su efecto es mucho menos significativo que el del primer parámetro.
Tabla 5.174.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Navarra. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
1,114330,561741,67607
Grados delibertad
22527
Cuadradosmedios0,557170,02247
EstadísticoF
24,7965
ValorP
0,0000
A continuación se estudian los resultados obtenidos al analizar los datos de cada una
de las variedades por separado.
En primer lugar hay que indicar que no se estudian todas las variables sensoriales.
Como variables dependientes, únicamente se emplean, además de la impresión global,
aquellos parámetros sensoriales que, en apartado 5.5. (ver tabla 5.120), se muestran
como los más importantes a la hora de explicar o predecir dicha impresión global.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 311
En los primeros párrafos del punto 5.6.2.3 se indica el hecho de que el número de
variables explicativas iniciales de las que se parte en un determinado análisis de regresión
múltiple paso a paso debe ser, como máximo, igual al número de individuos (vinos)
analizados menos uno.
Ahora, al analizar separadamente los datos de cada variedad, dicho número de
individuos se reduce en gran medida, siendo de siete vinos en el caso de la variedad Rubí
Cabernet, nueve en el de Graciano y diez en las cinco variedades restantes.
Por lo tanto, antes de llevar a cabo el análisis de regresión es necesario seleccionar las
variables explicativas (analíticas) que participan en dicho análisis. Para ello acudimos a
las tablas A3.32 a A3.38 donde se muestran los resultados del análisis de correlación
lineal que relacionan las variables sensoriales y las analíticas, en cada variedad. Las
variables analíticas que se seleccionan para dada análisis de regresión son las que
muestran mayores coeficientes de correlación con la variable sensorial que corresponda,
y que por lo tanto, son las que previsiblemente mejor permitirán explicar o predecir dicha
variable sensorial.
5.6.2.4.- VINOS DE GRACIANO
Además de la impresión global los parámetros sensoriales que se han estudiado como
variables dependientes son la calidad del sabor y la intensidad del color, los dos atributos
que en el apartado 5.5 definen el modelo que explica la impresión global.
Impresión global
En las tablas 5.175 y 5.176 se presentan los resultados correspondientes a la
impresión global. De acuerdo a lo explicado con anterioridad, y acudiendo a la tabla
A3.26, las 8 variables analíticas de las que se ha partido son las cenizas, succinato de
dietilo, I.P.T., 2,3-butanodiol, extracto seco, tonalidad, y-butirolactona y 2-feniletanol.
312 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
I
De estas variables únicamente entra en el modelo el contenido en cenizas (variable
cuya correlación lineal con la impresión global es la más alta de todas las correlaciones,
como se puede comprobar en la tabla A3.32). Por sí sólo, el parámetro cenizas logra
explicar alrededor del 85 % de la variabilidad contenida en los datos de la impresión
global. Su efecto es positivo (ver figura A5.53), al aumentar el contenido en cenizas
aumenta la calificación de la impresión global de los vinos de Graciano.
Tabla 5.175.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Graciano. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteCenizas
R2 87,07%R2-aj. 85,22%
Coeficienteestimado1,6112780,433246
ES:EAM:
Errorestándar0,1053130,0631010,0808850,063145
EstadísticoT
15,29996,8659
ED-W:
ValorP
0,00000,0002
2,537
Se observa además que tanto el error estándar como el error absoluto medio son bajos
en relación a los obtenidos al analizar conjuntamente todos los datos y los de cada una de
las dos zonas.
Como se puede comprobar en la tabla 5.176 la relación entre ambas variables es lineal
a un nivel de confianza del 99,9 %.
En la figura A5.54 se puede observar la bondad del ajuste. Los valores observados se
distribuyen bastante cerca de la recta correspondiente a los valores predichos por la
ecuación del modelo obtenido.
Tabla 5.176.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Graciano. Análisis de la varianza
Fuentes Suma de Grados de Cuadrados Estadístico Valorde variación Cuadrados libertad medios F PModelo 0,30842 1 0,30842 47,1406 0,0002Residual 0,04580 7 0,00654Total (corregido) 0,35421 8
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 313
f
Calidad del sabor
Veamos ahora los resultados obtenidos con la calidad del sabor como variable
dependiente (tabla 5.177 y 5.178, figuras A5.55 y A5.56).
Las 8 variables analíticas seleccionadas inicialmente para la realización de este análisis,
de acuerdo a los coeficientes de correlación de la tabla A3.26 y excluyendo los
compuestos volátiles minoritarios, son las siguientes: cenizas, I.P.T., extracto seco, 2,3-
butanodiol, alcalinidad de las cenizas, antocianos, alcohol isoamílico y tonalidad. Se
observa que algunas coinciden con las indicadas al analizar la impresión global, lo que
resulta lógico si recordamos que los catadores han identificado en gran medida la
impresión global de los vinos con la calidad de su sabor, como se describe repetidamente
en el apartado 5.5.
El contenido en cenizas, acompañado del 2,3-butanodiol, es de nuevo el parámetro
más importante en el modelo obtenido. Las dos variables muestran efectos positivos.
Los coeficientes de determinación múltiple muestran un valor similar al obtenido con
la impresión global, rondando el 85 %.
Tabla 5.177.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Graciano. Modelo final
Variable dependiente: calidad del saborVariablesindependientesConstanteCenizas2,3-butanodiol
R2 87,77%R2-aj. 83,70%
Coeficienteestimado0,3165940,6275140,001375
ES:EAM:
Errorestándar0,5578360,1262060,0005500,0731440,052862
EstadísticoT
0,56754,97212,4984
ED-W:
ValorP
0,59090,00250,0466
2,514
Tabla 5.178.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Graciano. Análisis de la varianza
Fuentes Suma de Grados de Cuadrados Estadístico Valorde variación Cuadrados libertad medios F PModelo 0,23041 2 0,11521 21,5339 0,0018Residual 0,03210 6 0,00535Total (corregido) 0,26251 8
314 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Intensidad del color
En las tablas 5.179 y 5.180, y en las figuras A5.57 y A5.58 se presentan los resultados
obtenidos con la intensidad del color como variable dependiente. Se ha partido de las
mismas variables analíticas que en los casos anteriores, es decir, las 4 características
cromáticas: la intensidad colorante, la tonalidad, el I.P.T. y el contenido en antocianos.
Tabla 5.179.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con losvinos de Graciano. Modelo final
Variable dependiente: intensidad del colorVariablesindependientesConstanteIntensidad colorante
R2 56,79%R2-aj. 50,62%
Coeficienteestimado3,2281520,084776
ES:EAM:
Errorestándar0,3348980,0279500,2518230,187726
EstadísticoT
9,35973,0331
ED-W:
ValorP
0,00000,0190
2,331
Tabla 5.180.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con losvinos de Graciano. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,583420,443921,02734
Grados delibertad
178
Cuadradosmedios0,583420,06342
EstadísticoF
9,2000
ValorP
0,0190
El modelo obtenido está definido únicamente por la intensidad colorante, que alcanza
a explicar alrededor del 50 % de la intensidad del color sensorial. El efecto de la
intensidad colorante es, lógicamente, positivo. Los catadores califican con mayores
puntuaciones en la intensidad del color aquellos vinos que efectivamente tienen mayores
valores en la variable analítica intensidad colorante.
Hay que recordar, no obstante, que el parámetro sensorial intensidad del color
muestra un efecto negativo sobre la impresión global (ver tabla 5.120). Por lo tanto, en
lo referente a la calidad o impresión global de los vinos de Graciano, aquellos con una
alta intensidad colorante aparecen peor puntuados que los vinos con menor intensidad
colorante, al menos en el rango de intensidades colorantes observadas en estos vinos (los
vinos de Graciano, junto con los de Rubí Cabernet, muestran muy altos valores en todas
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 315
las características cromáticas). En cualquier caso el efecto de la variable sensorial
intensidad del color sobre la impresión global es mucho menos significativo que el de la
calidad del sabor.
5.6.2.5.- VINOS DE TEMPRANILLO
En los vinos de Tempranillo las dos variables sensoriales analizadas son la impresión
global y la acidez, que es el único atributo sensorial que define el modelo explicativo de
la primera (ver tabla 5.120 en el apartado 5.5).
Impresión global
En el caso de la impresión global (tablas 5.181 y 5.182, figuras A5.59 y A5.60) las 9
variables analíticas de las que se parte inicialmente, de acuerdo a los coeficientes de
correlación lineal presentados en la tabla A3.27, son las siguientes: y-butirolactona,
I.P.T., pH, tonalidad, cenizas, octanoato de etilo, alcalinidad de las cenizas, hexanoato
de etilo y antocianos totales.
Tabla 5.181.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Tempranillo. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstantey-butirolactona
R2 60,66%R2-aj. 55,74%
Coeficienteestimado3,061178
-0,037321ES:
EAM:
Errorestándar0,1228980,0106260,1725030,114400
EstadísticoT
24,9082-3,5123
ED-W:
ValorP
0,00000,0079
2,814
En el modelo únicamente logra entrar la y-butirolactona que logra explicar alrededor
del 55 % de la impresión global. Su efecto es negativo. Al aumentar el contenido en g-
butirolactona aumentan las calificaciones de la impresión global.
316 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
En la figura A5.50 se observa que algunos de los valores observados se alejan
bastante de la recta de los valores predichos.
Tabla 5.182.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Tempranillo. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,367100,238060,60516
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios0,367100,02976
EstadísticoF
12,3365
ValorP
0,0079
Acidez
Al analizar la variable sensorial acidez se obtienen mejores resultados (tablas 5.183 y
5.184, figuras A5.61 y A5.62). Los parámetros analíticos de los que se ha partido son los
mismos que en casos anteriores: el pH, la acidez total, el grado alcohólico, el extracto
seco, las cenizas, la alcalinidad de las cenizas y el rH.
En el modelo únicamente entra la variable cenizas, con un coeficiente de
determinación múltiple ajustado del 65,54 %.
Tabla 5.183.Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos deTempranillo. Modelo final
VariablesindependientesConstanteCenizas
R2 69,37%R2-aj. 65,54%
Variable dependiente:Coeficiente Errorestimado estándar1,518533 0,2621080,521026 0,122405
ES: 0,159104E AM: 0,113209
acidezEstadístico
T5,79354,2566
ED-W:
ValorP
0,00040,0028
2,616
• El efecto es positivo. Al aumentar el contenido en cenizas de los vinos aumenta la
valoración hedónica de la acidez de los mismos. En la tabla A3.27 se observa que la
acidez sensorial se correlaciona de forma significativa y positiva tanto con las cenizas
(coef. corr. = 0,8329) como con el pH (coef. corr. = 0,8329). A su vez las cenizas,y el
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 317
pH se correlacionan entre sí, como se puede comprobar en la tabla 5.48 y en la figura
A4.2d (coef. corr. = 0,9350). Anibos parámetros parecen contener por lo tanto la misma
información y es por ello que el pH no entra a formar parte del modelo de regresión. En
cualquier caso se puede concluir que al aumentar el pH (y por lo tanto, al disminuir la
acidez total) aumenta la calificación de la acidez de los vinos, lo que se ha descrito
también en casos anteriores.
En la tabla 5.184 se observa que la relación entre la acidez sensorial y el contenido en
cenizas es lineal, a un nivel de significación de 0,01.
Tabla 5.184.Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos deTempranillo. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,458650,202510,66116
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios0,458650,0253 1
EstadísticoF
18,1184
ValorP
0,0028
5.6.2.6.- VINOS DE GARNACHA
De acuerdo al modelo de regresión obtenido en el apartado 5.5 las variables
sensoriales a estudiar en los vinos de Garnacha son, además de la impresión global, la
calidad del sabor, la acidez, la calidad e intensidad del color y la intensidad del sabor.
Lo primero que hay que indicar es que en los casos de la impresión global, la calidad
del sabor, y la calidad del color, al emplear el método 'forward" para selección de las
variables regresoras, ninguna de las variables iniciales logra entrar a formar parte del
modelo final. Los modelos aquí presentados se han obtenido mediante el método de
selección 'backward". La diferencia entre un método y otro ya se ha descrito con
anterioridad.
318 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
En el caso de la acidez no se ha obtenido modelo alguno con ninguno de los dos
métodos de selección.
Impresión global
Una vez hecho este inciso, comencemos con los resultados obtenidos al emplear el
parámetro impresión global como variable dependiente (tablas 5.185 y 5-. 186, y figuras
A5.63 y A5.64).
Tabla 5.185.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Garnacha. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstante1 -propanolAcetato de metiloExtracto seco2,3-butanodiolGrado alcohólicorHCenizasAle. ceniz.
R2 99,88%R2-aj. 98,89%
Coeficienteestimado6,1249420,128305
-0,1671900,1767880,015080
-0,943324-0,408831-0,455317-0,161518
ES:EAM:
Errorestándar0,7508780,0063040,0084440,0090210,0009950,0679740,0374380,0437180,0168900,0234870,005489
EstadísticoT
8,157020,3542
-19,800619,598115,1539
-13,8777-10,9203-10,4148-9,5627
ED-W:
ValorP
0,07770,03130,03210,03250,04190,04580,05810,06090,0663
2,479
Las variables analíticas de las que se ha partido para la realización de este análisis de
regresión, de acuerdo a la tabla A3.28, son las siguientes: alcalinidad de las cenizas,
acetato de metilo, 1-propanol, acetato de isobutilo, extracto seco, rH, grado alcohólico,
2,3-butanodiol y cenizas. Como ya se ha indicado, mediante el método "forward"
ninguna de estas nueve variables entra en el modelo, lo cual resulta comprensible al
comprobar que en lo que respecta a la impresión global el coeficiente de correlación más
alto que se observa en la tabla A3.28, que relaciona el citado parámetro sensorial con la
alcalinidad de las cenizas, tiene un valor bastante bajo (0,4090).
Mediante la opción "backward" todas las variables iniciales, excepto el acetato de
isobutilo, entran a formar parte del modelo final de regresión. De acuerdo al coeficiente
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 319
de determinación múltiple ajustado este modelo logra explicar cerca del 99 % de la
variabilidad total de la impresión global.
El valor de los errores (estándar y absoluto medio) es muy bajo.
No obstante, atendiendo a lo.s valores P, se observa el nivel de significación es inferior
a 0,05 únicamente en las cinco primeras variables.
El efecto de tres de ellas (1-propanol, extracto seco y 2,3-butanodiol) es positivo,
mientras que el de las otras dos (acetato de metilo y grado alcohólico) es negativo.
El efecto observado ahora en el grado alcohólico es el contrario al descrito en
modelos anteriores. En los vinos de Garnacha al aumentar su contenido alcohólico la
calificación de su impresión global se ve disminuida. Hay que recordar que los vinos de
Garnacha muestran un elevado grado alcohólico (entre 12,86 % y 14,90 %).
Tabla 5.186.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Garnacha. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,448400,000550,44900
Grados delibertad
819
Cuadradosmedios0,056050,00055
EstadísticoF
101,607
ValorP
0,0756
Finalmente en la tabla 5.186 se puede comprobar que, a un nivel de significación de
0,05, la relación entre la impresión global y las variables analíticas regresoras no es
absolutamente lineal puesto que el valor P es superior a dicho nivel de significación.
Calidad del sabor
Los resultados obtenidos con la calidad del sabor como variable dependiente (tablas
5.187 y 5.188, y figuras A5.65 y A5.66) son muy similares a los obtenidos anteriormente
con la impresión global, lo que es lógico dado el alto grado de identificación observado
entre ambos atributos sensoriales. Se ha partido de los mismos parámetros analíticos que
en el caso anterior (sustituyendo el acetato de isobutilo por el pH). Los coeficientes de
320 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
correlación entre estos compuestos y la calidad del sabor son también bajos (el mayor
tiene un valor de 0,4876 y corresponde de nuevo a la alcalinidad de las cenizas) por lo
que el método "fordward" no aporta ningún resultado.
Tabla 5.187. .Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Garnacha. Modelo final
Variable dependiente: calidadVariablesindependientesConstante1 -propanolPH2,3-butanodiolCenizasGrado alcohólicorHAle. ceniz.Acetato de metilo
R2 99,29%R2-aj. 93,59%
Coeficienteestimado
35,9553840,114687
10,1828200,027276
-7,498015-4,409569-1,023721-0,359753-0,037938
ES:EAM:
Errorestándar6,4667610,0170640,0170640,0045431,2670700,7555800,1940040,0737260,0085440,0477170,013039
del saborEstadístico
T5,56006,72096,02646,0039
-5,91765,8360
-5,2768-4,8796-4,4404
ED-W:
ValorP
0,11330,09400,10470,10510,10660,10800,11920,12870,1410
2,353
Mediante el método "backward" todas las variables quedan dentro del modelo final
excepto el extracto seco. Sin embargo ninguna de ellas resulta significativa a un nivel de
significación de 0,05.
El modelo obtenido explica más del 93 % de la variabilidad total contenida en la
calidad del sabor. De nuevo tanto el error estándar como el error absoluto medio son
muy bajos.
Finalmente el análisis de la varianza indica que, a un nivel de significación de 0,05, no
existe relación lineal entre la calidad del sabor y las variables explicativas.
Tabla 5.188.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Garnacha. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,317390,002270,31966
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios0,039670,00228
EstadísticoF
17,4239
ValorP
0,1808
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 321
Calidad del color
Veamos ahora los resultados obtenidos con la calidad del color (tablas 5.189 y 5.190,
y figuras A5.67 y A5.68). En la tabla A3.28 se observa que los coeficientes de
correlación entre esta variable sensorial y las cuatro características cromáticas
consideradas en este análisis de regresión (intensidad colorante, tonalidad, I.P.T.,
antocianos) son muy bajos.
Tabla 5.189.Análisis de regresión múltiple para la calidad del color y variables analíticas, con losvinos de Garnacha. Modelo final
Variable dependiente: calidadVariablesindependientesConstanteI.P.T.Tonalidad
R2 42,07%R2-aj. 25,51%
Coeficienteestimado2,8305530,0112750,007555
ES:EAM:
Errorestándar0,3788410,0051580,0036230,1301290,094089
del colorEstadístico
T7,47162,18572,0853
ED-W:
ValorP
0,00010,06510,0755
2,044
Mediante la opción 'backward" quedan dentro del modelo la tonalidad y el I.P.T, que
logran explicar únicamente el 25,51 % de la variación total de la calidad del color.
Ambos parámetros analíticos tienen efectos positivos (la calidad del color aumenta al
aumentar el valor de la tonalidad y el I.P.T.), aunque, ninguno de los dos son
significativos (valores P superiores al nivel de significación 0,05).
El análisis de la varianza no permite concluir que exista una relación lineal entre la
variable calidad del color y las dos variables explicativas.
Tabla 5.190.Análisis de regresión múltiple para la calidad del color y variables analíticas, con losvinos de Garnacha. Análisis de la varianza
Fuentes Suma de Grados de Cuadrados Estadístico Valorde variación Cuadrados libertad medios F PModelo 0,08607 2 0,04304 2,5414 0,1480Residual 0,11854 7 0,01693Total (corregido) 0,20461 9_
322 RELACIONES ANALÍTICOSENSOR1ALES
Intensidad del color
En el caso de la intensidad del color (tablas 5.191 y 5.192, y figuras A5.69 y A5.70)
los resultados son algo mejores. Mediante el método "fordward", de las cuatro variables
iniciales, entra en el modelo la tonalidad que explica cerca del 50 % de la intensidad del
color sensorial. Su efecto es significativo y, lógicamente de signo positivo. No obstante,
en la figura A5.69 se observa que hay puntos bastante alejados de la recta.-
Tabla 5.191.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con losvinos de Garnacha. Modelo final
Variable dependiente: intensidad del colorVariablesindependientesConstanteTonalidad
R2 54,09%R2-aj. 48,35%
Coeficienteestimado2,6988650,011536
ES:EAM:
Errorestándar0,2060120,0037580,2267260,173821
EstadísticoT
13,10043,0699
ED-W:
ValorP
0,00000,0153
2,662
Además la bondad del ajuste no es excesivamente buena (figura A5.70), aunque la
relación entre ambas variables se puede considerar lineal, de acuerdo al análisis de la
varianza.
Tabla 5.192.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del color y variables analíticas, con losvinos de Garnacha. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
0,484460,411240,89570
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios0,484460,05140
EstadísticoF
9,4245
ValorP
0,0153
RESULTADOS V DISCUSIÓN 323
Intensidad del sabor
Por último se analiza la intensidad del sabor (tablas 5.193 y 5.194, y figuras A5.71 y
A5.72). Las variables analíticas de las que se ha partido son, de acuerdo a los
coeficientes de correlación de la tabla A3.28 (excluyendo los compuestos volátiles
minoritarios), las siguientes: glicerol, acetato de etilo, acetaldehido, I.P.T., cenizas,
antocianos, acetato de metilo, alcohol isoamílico y metanol.
Tabla 5.193.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Garnacha. Modelo final
Variable dependiente: intensidad del saborVariablesindependientesConstanteGlicerol
R2 65,07%R2-aj. 60,71%
Coeficienteestimado2,4798360,000082
ES:EAM:
Errorestándar0,1916220,0000210,1340920,110314
EstadísticoT
12,94133,8607
ED-W:
ValorP
0,00000,0048
1,949
En el modelo entra únicamente el glicerol. El coeficiente de determinación múltiple
ajustado supera el valor del 60 %.
El efecto es significativo y de signo positivo: la intensidad del sabor de los vinos de
Garnacha recibe puntuaciones más altas conforme aumenta su contenido en glicerol.
La relación entre ambas variables es lineal, a un nivel de significación de 0,01 (tabla
5.194).
Tabla 5.194.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Garnacha. Análisis de la varianza
Fuentes Suma de Grados de Cuadrados Estadístico Valorde variación Cuadrados libertad medios F PModelo 0,26800 1 0,26800 14,9052 0,0048Residual 0,14385 8 0,01798Total (corregido) 0,4118 5 9
324 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
5.6.2.7.- VINOS DE MAZUELO
Impresión global y calidad del sabor
En los vinos de Mazuelo los atributos sensoriales analizados son la impresión global y
la calidad del sabor.
De acuerdo a los coeficientes de correlación que se presentan en la tabla A3.29 se han
seleccionado las variables independientes de partida. En las dos variables dependientes
estudiadas las nueve variables analíticas seleccionadas son las mismas: intensidad
colorante, tonalidad, antocianos, grado alcohólico, extracto seco, alcalinidad de las
cenizas, acetaldehido, acetato de etilo y metanol.
Los resultados obtenidos se muestran en las tablas 5.195 a 5.196 y en las figuras
A5.73aA5.76.
En los dos modelos obtenidos únicamente una de las nueve variables entra a formar
parte de los mismos, precisamente aquellas variables que se correlacionan de forma más
significativa con las correspondientes variables sensoriales: el metanol en el caso de la
impresión global (coef. corr. = 0,7819), y la alcalinidad de las cenizas en el caso de la
calidad del sabor (coef. corr. = -0,8414).
Tabla 5.195.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Mazuelo. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteMetanol
R2 61,13%R2-aj. 56,27%
Coeficienteestimado1,0827510,006197
ES:EAM:
Errorestándar0,3482050,0017470,2506480,176104
EstadísticoT
3,10953,5470
ED-W:
ValorP
0,01450,0075
1,850
El metanol logra explicar alrededor del 56 % de la impresión global de los vinos de
Mazuelo. Su efecto es significativo y de signo positivo.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 325
Como se comprueba en la tabla 5.196 la relación entre ambas variables se puede
considerar lineal
Tabla 5.196.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Mozuelo. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,790420,502591,29301
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios0,790420,06282
EstadísticoF
12,5813
ValorP
0,0075
En el caso de la calidad del sabor el coeficiente de determinación múltiple ajustado
obtenido es superior al anterior y ronda el 67,14 %.
El efecto de la alcalinidad de las cenizas sobre la calidad del sabor es significativo y de
signo negativo.
El análisis de la varianza indica que la relación entre ambas variables es lineal, a un
nivel de significación de 0,01.
Tabla 5.197.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Mazuelo. Modelo final
Variable dependiente: calidadVariablesindependientesConstanteAle. ceniz.
R2 70,79%R2-aj. 67,14%
Coeficienteestimado4,620827
-0,103181ES:
EAM:
Errorestándar0,5617820,0234340,1925790,131257
del saborEstadístico
T8,2253
-4,4030ED-W:
ValorP
0,00000,0023
1,438
Tabla 5.198.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Mazuelo. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,718960,296691,01565
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios0,718960,03709
EstadísticoF
19,3861
ValorP
0,0023
326 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
5.6.2.8.- VINOS DE MERLOT
En los vinos de Merlot las variables sensoriales consideradas, además de la impresión
global, son la calidad del sabor y la acidez.
En el caso de la acidez no se ha podido obtener ningún modelo ni mediante la opción
"forward", ni mediante la opción "backward".
Impresión global
En las tablas 5.199 y 5.200, y en las figuras A5.77 y A5.78 se presentan los resultados
correspondientes a la impresión global.
Las nueve variables analíticas consideradas inicialmente, atendiendo los coeficientes
de correlación de la tabla A3.30, son estas: 2,3-butanodiol, ácido isovaleriánico, g-
butirolactona, butirato de etilo, hexanóato de etilo, decanoato de etilo, acetato de etilo,
laurato de etilo, y octanoato de etilo. Se observa que todos los coeficientes de
correlación tiene signo negativo y que el más elevado corresponde al 2,3-butanodiol.
Es precisamente este compuesto el único que entra a formar parte del modelo final,
logrando explicar algo más del 56 % de la variación total de la impresión global.
Tabla 5.199.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Merlot. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstante2,3-butanodiol
R2 60,98%R2-aj. 56,11 %
Coeficienteestimado3,392762
-0,001435ES:
EAM:
Errorestándar0,2293640,0004060,2221940,167536
EstadísticoT
14,7920-3,5362
ED-W:
ValorP
0,00000,0077
1,951
El efecto del 2,3-butanodiol tiene un signo negativo y es significativo.
La relación entre este compuesto y la variable dependiente impresión global es lineal,
como se puede comprobar en la tabla 5.200.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 327
Tabla 5.200.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Merlot. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,617370,394961,01233
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios0,617370,04937
EstadísticoF
12,5049
ValorP
0,0077
Calidad del sabor
En el caso de la calidad del sabor (tablas 5.201 y 202, y figuras A5.79 y A5.80) los
resultados son muy similares. No obstante los nueve parámetros de los que se ha partido,
al excluir previamente los compuestos volátiles minoritarios, no son los mismos: 2,3-
butanodiol, I.P.T., acetato de etilo, extracto seco, alcalinidad de las cenizas, cenizas,
glicerol, intensidad colorante y acetato de metilo.
El compuesto 2,3-butanodiol es, de nuevo, el único que define el modelo final. Su es
significativo, y también de signo negativo. El coeficiente de determinación múltiple
ajustado es menor que en el modelo anterior.
Tabla 5.201.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Merlot. Modelo final
Variable dependiente: calidad del saborVariablesindependientesConstante2,3-butanodiol
R2 45,07%R2-aj. 38,20%
Coeficienteestimado3,144728
-0,001156ES:
EAM:
Errorestándar0,2549960,0004510,2470250,176580
EstadísticoT
12,3325-2,5619
ED-W:
ValorP
0,00000,0335
1,747
Tabla 5.202.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Merlot. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
0,400510,488170,88868
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios0,400510,06102
EstadísticoF
6,5634
ValorP
0,0335
328 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
/
5.6.2.9.- VINOS DE RUBÍ CABERNET
En los vinos de Rubí Cabernet las variables sensoriales a analizar, de acuerdo a lo
observado en el apartado 5.5, son la impresión global, la acidez y la intensidad del color.
En el caso de la intensidad del color no se ha obtenido ningún modelo de regresión, ni
con la opción de selección "forward", ni con la "backward".
Impresión global
En las tablas 5.203 y 5.204, y en las figuras A5.81 y A5.82, se muestran los resultados
correspondientes a la impresión global.
Las seis variables analíticas de partida son, atendiendo a la tabla A3.31, las siguientes:
alcohol isoamílico, acetato de metilo, rH, succinato de dietilo, extracto seco y alcalinidad
de las cenizas.
Tabla 5.203.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Rubí Cabernet. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteAle. isoamílicorH
R2 90,16%R2-aj. 85,23%
Coeficienteestimado-1,3360050,014843
-0,243478ES:
EAM:
Errorestándar1,8472830,0038310,0833770,0935640,057348
EstadísticoT
-0,72323,8744
-2,9202ED-W:
ValorP
0,50960,01790,0432
2,490
El modelo obtenido está definido por dos variables explicativas, el alcohol isoamílico
y el rH, que logran explicar el 85,23 % de la variabilidad total de la impresión global. Los
efectos de ambas variables son significativos.
En el caso del alcohol isoamílico, que es la variable con mayor peso en el modelo, se
observa, contrariamente a lo descrito en casos anteriores, que tiene un efecto positivo.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 329
La impresión global aumenta al aumentar el contenido en alcohol isoamílico (ver figura
A5.81).
En este sentido hay que indicar varios hechos: los vinos de Rubí Cabernet son los
menos valorados en la impresión global, el contenido en alcohol isoamílico de todos los
vinos de esta variedad es muy alto y el rango de concentraciones en este compuesto es
muy pequeño, oscilando entre cerca de 370 mg/1 y casi 400 mg/1 (ver tabla 5.15) y, por
último el número de vinos disponibles es únicamente de siete, lo que no permite
establecer conclusiones firmes.
Así, al analizar un mayor número de vinos y con un rango de concentraciones en este
compuesto más amplio, se observa que, como cabe esperar, el alcohol isoamílico tiene un
efecto negativo sobre la impresión global, como se puede comprobar al estudiar los
resultados correspondientes a la totalidad de los datos (tabla 5.123 y figura A5.1) y a los
de Navarra (tabla 5.157 y figura A5.35).
Tabla 5.204.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Rubí Cabernet. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,320680,035020,35570
Grados delibertad
246
Cuadradosmedios0,160340,00875
EstadísticoF
18,3162
ValorP
0,0097
La tabla 5.204 indica que la relación entre la impresión global y las dos variables
explicativas es lineal a un nivel de significación de 0,01.
Acidez
En las tablas 5.205 y 5.206, y en las figuras A5.83 y A5.84 se muestran los resultados
correspondientes a la acidez.
De las siete variables analíticas consideradas en el resto de análisis de regresión
realizados con la acidez como variable respuesta o dependiente (pH, acidez total, grado
alcohólico, extracto seco, cenizas, alcalinidad de las cenizas y el rH) se ha excluido el
330 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
parámetro cenizas, por ser, de los siete compuestos, el que menos se correlaciona con la
acidez (tabla A3.31).
Tabla 5.205.Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de RubíCabernet. Modelo final
VariablesindependientesConstanterHGrado alcohólico
R2 89,71%R2-aj. 84,56%
VariableCoeficiente
estimado3,176322
-0,2066700,065829
ES:EAM:
dependiente:Error
estándar0,5751380,0414980,0307880,0490370,029745
acidezEstadístico
T5,5227
-4,98022,1381
ED-W:
•Valor
P0,00520,00760,0993
1,888
Dos variables entran en el modelo, el rH, con efecto negativo, y el grado alcohólico,
con efecto positivo. El coeficiente de correlación múltiple ajustado alcanza, en
porcentaje, el valor 84,56.
Existe una relación lineal entre la acidez y ambas variables, a un nivel de significación
de 0,05 (tabla 5.206).
Tabla 5.206.Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos de RubíCabernet. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,083830,009620,09345
Grados delibertad
246
Cuadradosmedios0,041920,00240
EstadísticoF
17,4318
ValorP
0,0106
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 331
5.6.2.10.- VINOS DE CABERNET SAUVIGNON
Las variables sensoriales analizadas en los vinos de Cabernet Sauvignon son la
impresión global, la calidad del sabor, la acidez y la intensidad del sabor.
Impresión global y calidad del sabor
En los casos de la impresión global (tablas 5.207 y 5.208, figuras A5.85 y A5.86) y la
calidad del sabor (tablas 5.209 y 5.210, figuras A5.87 y A5.88) los resultados son
similares.
En los dos modelos obtenidos participa una única variables analítica, el I.P.T., con un
efecto positivo. Al aumentar el valor del I.P.T. en los vinos de Cabernet Sauvignon
aumentan las calificaciones obtenidas por dichos vinos tanto en la impresión global como
en la calidad del sabor.
El coeficiente de determinación múltiple ajustado es algo superior en el modelo de la
impresión global que en el de la calidad del sabor.
En ambos modelos se puede constatar que existe una relación lineal entre la variable
dependiente y la explicativa.
Las nueve variables empleadas en cada análisis de regresión, según los coeficientes de
correlación presentes en la tabla A3.32, son las siguientes: en el caso de la impresión
global, I.P.T., acidez total, 2-feniletanol, pH, antocianos, acetaldehido, intensidad
colorante, glicerol y alcohol isobutílico; en el caso de la calidad del sabor, I.P.T., acidez
total, acetaldehido, intensidad colorante, pH, 2,3-butanodiol, alcohol isobutílico, 1-
propanol y metanol. Se puede comprobar que el I.P.T. es el compuesto que más se
correlaciona tanto con la impresión global (coef. corr. = 0,7854) como con la calidad del
sabor (coef. corr. = 0,7292), por lo que resulta comprensible que sea la única variable
analítica que define ambos modelos de regresión.
332 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Tabla 5.207.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Cabernet Sauvignon. Modelo final
Variable dependiente: impresión globalVariablesindependientesConstanteI.P.T.
R2 61,68%R2-aj. 56,89%
Coeficienteestimado1,6968410,016052
ES:EAM:
Errorestándar0,1733870,0044730,1862690,125560
EstadísticoT
9,78643,5885
ED-W:
ValorP
0,00000,0071
3,217
Tabla 5.208.Análisis de regresión múltiple para la impresión global y variables analíticas, con losvinos de Cabernet Sauvignon. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,446790,277570,72436
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios0,446790,03470
EstadísticoF
12,8771
ValorP
0,0071
Tabla 5.209.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Cabernet Sauvignon. Modelo final
Variable dependiente: calidadVariablesindependientesConstanteI.P.T.
R2 53,18%R2-aj. 47,33%
Coeficienteestimado1,7095570,014004
ES:EAM:
Errorestándar0,1800710,0046460,1934490,146365
del saborEstadístico
T9,49383,0144
ED-W:
ValorP
0,00000,0167
2,918
Tabla 5.210.Análisis de regresión múltiple para la calidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Cabernet Sauvignon. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,340040,299380,63942
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios0,340040,03742
EstadísticoF
9,0866
ValorP
0,0167
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 333
Acidez
Los resultados obtenidos en el análisis de regresión múltiple paso a paso con la acidez
como variable dependiente se muestran en las tablas 5.211 y 5.212 y en las figuras A5.89
y A5.90.
Las variables analíticas de partida empleadas son las mismas siete variables
consideradas en casos anteriores.
Tabla 5.211.Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos deCabernet Sauvignon. Modelo final
VariablesindependientesConstantepH
R2 77,06%R2-aj. 74,19%
Variable dependiente:Coeficiente Errorestimado estándar0,150278 0,4357220,680919 0,131343
ES: 0,128378EAM: 0,016481
acidezEstadístico
T0,34495,1843
ED-W:
ValorP
0,73910,0008
2,592
Únicamente el pH logra entrar en el modelo, explicando más del 74 % de la acidez
sensorial.
El efecto del pH es claramente significativo y tiene un signo positivo, lo que resulta
coherente con lo observado anteriormente: la valoración hedónica de la acidez aumenta
al aumentar el pH de los vinos, y por lo tanto, disminuir su acidez total, dado que ambas
variables analíticas están altamente correlacionadas (con signo negativo) entre sí, como
se puede comprobar en la figura A4.2c.
Esta alta correlación explica que la acidez total no entre en el modelo, cuando en la
tabla A3.32 (y en las figuras A4.7e y A4.7f) se observa que, al igual que el pH, está muy
correlacionada con la acidez sensorial (correlación de signo negativo). Ambas variables
parecen contener la misma información (aunque con sentido contrario) y por lo tanto su
participación conjunta en el modelo resultaría redundante.
En la tabla 5.212 se puede comprobar que la relación entre la acidez sensorial y el pH
es claramente lineal, a un nivel de significación de 0,001.
334 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Tabla 5.212.Análisis de regresión múltiple para la acidez y variables analíticas, con los vinos deCabernet Sauvignon. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados0,44295 .0,131850,57480
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios0,442950,01648
EstadísticoF
26,8766
ValorP
0,0008
Intensidad del sabor
Los parámetros analíticos considerados inicialmente en el análisis de la intensidad del
sabor (tablas 5.213 y 5.214, figuras A5.91 y A5.92) son: tonalidad, alcalinidad de las
cenizas, intensidad colorante, acetato de metilo, metanol, 1-propanol, rH, alcohol
isobutílico y cenizas.
Como en otras ocasiones en el modelo final entra únicamente una variable explicativa,
precisamente la que más se correlaciona con la intensidad del sabor (tabla A3.32 y figura
A4.7m), la tonalidad, en este caso.
Tabla 5.213.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Cabernet Sauvignon. Modelo final
Variable dependiente: intensidad del saborVariablesindependientesConstanteTonalidad
R2 81,82%R2-aj. 79,55%
Coeficienteestimado1,7857820,030172
ES:EAM:
Errorestándar0,2366370,0050280,1421720,110897
EstadísticoT
7,54656,0003
ED-W:
ValorP
0,00010,0003
2,683
El coeficiente de correlación múltiple ajustado obtenido es bastante alto, cercano, en
porcentaje al 80 %.
El efecto de la tonalidad es claramente significativo y tiene un signo positivo: al
aumentar la tonalidad de los vinos aumenta la puntuación recibida en la intensidad del
sabor de los mismos.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 335
Finalmente, en la tabla 5.214 se puede comprobar que la relación entre ambas
variables es lineal, a un nivel de significación de 0,001.
Tabla 5.214.Análisis de regresión múltiple para la intensidad del sabor y variables analíticas, con losvinos de Cabernet Sauvignon. Análisis de la varianza
Fuentesde variaciónModeloResidualTotal (corregido)
Suma deCuadrados
0,727750,161700,88945
Grados delibertad
189
Cuadradosmedios0,727750,02021
EstadísticoF
36,0041
ValorP
0,0003
5.6.3.- SÍNTESIS
En la tabla 5.215 se resumen los análisis de regresión anteriormente descritos, y
realizados con la totalidad de los datos, y con los datos de cada zona, con cada uno de
los nueve atributos sensoriales como variables dependientes y los distintos parámetros
analíticos empleados en cada caso y que ya se han especificado en las páginas
precedentes.
En las tablas 5.216 a 5.221 se resumen los modelos obtenidos al emplear los datos de
cada variedad por separado y con algunas de las variables sensoriales estudiadas
(impresión global, calidad del sabor, acidez, calidad e intensidad del color). Se incluyen
algunos modelos no descritos anteriormente, con la acidez (Graciano), la calidad del
color (Graciano, Tempranillo, Mazuelo, Merlot y Cabernet Sauvignon) y la intensidad
del color (Tempranillo, Mazuelo, Merlot y Cabernet Sauvignon) como variables
dependientes. Se han incluido por considerar que los resultados que ofrecen son
interesantes. Los resultados obtenidos al analizar los datos de cada variedad por
separado han de interpretarse con cautela, ya que el número de vinos incluidos en cada
análisis se reduce en gran medida.
En todas las tablas se muestran los compuestos que definen los distintos modelos de
regresión obtenidos y el signo de su efecto y su significatividad (ver el cuadro indicativo
336 RELACIONES ANALÍT1CO-SENSOR1ALES
presentado a continuación), así como el coeficiente de regresión múltiple ajustado, los
errores estándar y absoluto medio y los valores F y P de los respectivos análisis de la
varianza.
Tamaño valor P$$ < 0,0005
$$ < 0,0010
é P < o.oosotf < 0,0500
tf < o,mo
A continuación se comentan fundamentalmente los resultados sintetizados en la tabla
5.215, correspondientes al análisis del conjunto de todos los datos y de los datos de cada
una de las zonas por separados. Se discuten sobre todo los correspondientes a la
impresión global, por entender que es el parámetro que expresa la calidad de los vinos
estudiados.
Comenzando entonces con la impresión global, en la tabla 5.215 se puede constatar
que el grado alcohólico aparece en los tres casos estudiados, mostrando siempre un
efecto de signo positivo. Por lo tanto, parece que el aumento del grado alcohólico de los
vinos se traduce en una mejor calificación de la impresión global de los mismos. Casp y
Bernabeu (1987e) observan también este efecto del grado alcohólico sobre la impresión
global en vinos tintos de la D.O. Valencia.
A su vez la acidez total, que participa en los modelos correspondientes a la totalidad
de los datos y a los de Aragón, muestra un efecto contrario: la impresión global
desciende al aumentar la acidez total de los vinos.
Otros compuestos que parecen importantes a la hora de definir la calidad de los vinos
estudiados son los alcoholes de fusel, el alcohol isobutílico en el caso de los vinos de
Aragón, y el alcohol isoamílico en los otros dos casos. Ambos compuestos muestran una
influencia de signo negativo. Como ya se ha indicado con anterioridad altas
concentraciones de los alcoholes de fusel, superiores a 300 mg/1 según Colagrande y col.
(1988), dan lugar a aromas de un carácter vinoso agresivo, picante y poco agradable
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 337
(Nykänen, 1986). Shinohara (1984) fija en 400 mg/1 el umbral sensorial de la suma de los
alcoholes superiores n-propanol, isobutílico e isoamílico.
Otro parámetro destacable es la tonalidad, que forma parte de los modelos referentes
a la totalidad de los vinos y a los de Navarra. En ambos casos el efecto es positivo.
Como ya se ha indicado este parámetro analítico está muy correlacionado con la
intensidad colorante, que se relaciona en gran medida con el contenido en antocianos.
Por todo ello se puede concluir que estas características cromáticas de los vinos son unas
variables analíticas cuyo control se hace necesario en la búsqueda de vinos de calidad.
Hay que indicar el precedente de Castino (1989), que en vinos de Barbera obtiene
correlaciones muy destacables, y del mismo signo que las obtenidas en el presente
trabajo, entre el juicio global emitido por los catadores y el grado alcohólico, la acidez
total, la intensidad colorante, polifenoles totales y antocianos.
Tabla 5.215.Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para las variables sensoriales ylas analíticas, con todos los vinos y los vinos de cada zona
Variablesanalíticas
(independ.)Int. color.TonalidadI.P.T.AntocianospHAc.totalGrado, ale.Alc.ceniz.IsobutílIsoamíl2,3-btdiolAcetisobutAcetisoam
R2-aj.ESEAMFP
Vinos de Aragón y NavarraVariables sensoriales (dependientes)
Imp.Global
é
P
è
ï?p
55,180,24350,1801
14,340,0000
Cal.Sabor
é
?è
PP
52,640,24820,1943
15,450,0000
Int.Sabor
è
é
34,260,20560,1658
17,940,0000
Acidez
?
35,110,26590,1927
36,170,0000
Cal.Aroma
é
$
p27,07
0,39760,3131
9,0430,0000
Int.Aroma
é
13,040,24840,1931
10,750,0017
Cal.Color
?4
è
30,430,28820,2214
10,480,0000
Int.Color
àé
53,980,47560,3875
39,120,0000
Astring
?è
$
40,770,21550,1661
15,910,0000
338 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Tabla 5.215. (continuación)
Vinos de AragónVariablesanalíticas
(independ.)Int. color.TonalidadI.P.T.Ac. totalGrado ale.Ale. ceniz.IsobutílIsoamílAct. metiloAct. etilo1 -propanolSuccdietil2-feniletan
R2-aj.ESEAMFP
Variables sensoriales (dependientes)Imp. Cal.
Global Sabor.
P Pë
P?
é57,32 31,31
0,2141 0,26860,1546 0,1881
13,42 9,430,0000 0,0005
Int.Sabor
P
é
é
P
50,470,18180,1483
10,430,0000
Acidez
f
30,260,21340,1591
17,050,0002
Cal.Aroma
ë
PP
26,270,30060,2340
5,390,0038
Int.Aroma
4
é
28,590,19440,1359
8,410,0010
Cal.Color
No seobtieneningúnmodelo
nt AstringColor
fè
èí>
39,58 48,130,5133 0,23280,3977 0,183425,24 9,58
0,0000 0,0000
Vinos de NavarraVariablesanalíticas
(independ.)Int. color.TonalidadI.P.T.Ac. totalGrado ale.MetanolIsoamíl2,3-btdiol1-butanolDecanetil
R2-aj. (%)ESEAMFP
Variables sensoriales (dependientes)Imp. Cal.
Global Sabor
é
è è
P Pf
í»?
67,83 48,000,2310 0,29390,1518 0,2234
12,39 9,30650,0000 0,0003
Int.Sabor
é
P
63,800,14990,1140
24,780,0000
Acidez
p
20,000,33290,2362
7,750,0099
Cal.Aroma
é
32,730,48750,3899
14,140,0009
Int.Aroma
ë
15,560,28100,2300
5,980,0216
Cal.Color
Pëé
49,970,24590,1775
9,990,0002
(Stor Astring
é
ë
82,01 42,290,3200 0,16130,2471 0,1296
62,55 10,890,0000 0,0004
é : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivo: variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 339
Lo señalado anteriormente es coherente con el hecho de que los vinos de Garnacha y
de Merlot, los más valorados en la impresión global, muestran, en general, un grado
alcohólico elevado y una acidez total y una tonalidad moderadas. Por su parte, los vinos
de Tempranillo, también apreciados por los catadores, muestran una acidez total baja y
un contenido en los alcoholes dé fusel moderados (lo que también ocurre en los vinos de
Garnacha). Los vinos de Graciano y Mazuelo, poco valorados, destacan por su elevada
acidez total, mientras que los de Rubí Cabernet se caracterizan, entre otras cosas, por
presentar un contenido en los alcoholes de fusel muy elevado.
Tabla 5.216.Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para la variable impresiónglobal y las variables analíticas, con los vinos de cada variedad
Variablesanalíticas
I.P.T.Grado ale.Ext. secoCenizasAlc.cenizrHAct. metiloMetanol1 -propanol2,3-btdiolIsoamíly-butirolac
R2-aj.ESEAMFP
Variable
Grac Temp
é
P85,22 55,74
0,0809 0,17250,0631 0,1144
47,14 12,340,0002 0,0079
sensorial: impresión global
Variedades
Garn Mazu
?é??fP
éèé
98,89 56,270,0235 0,25060,0055 0,1761101,61 12,580,0756 0,0075
Merl RbCb
f
fȏ
56,11 85,230,2222 0,09360,1673 0,0573
12,50 18,320,0077 0,0097
CbSv
4
56,890,18620,1256
12,880,0071
é : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivoP : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo
En lo que respecta al grado alcohólico es necesario hacer una pequeña matización. En
la tabla 5.216 se observa que en los vinos de Garnacha el efecto del grado alcohólico es
el contrario al descrito en los párrafos precedentes. Como ya se ha indicado con
anterioridad esto puede deberse al hecho de que en los vinos de Garnacha el rango de
340 RELACIONES ANALlTICO-SENSORIALES
grado alcohólico observado es más bien estrecho y se sitúa en porcentajes en etanol
altos. Al aumentar tanto dicho rango como el número de muestras el efecto del grado
alcohólico es claramente positivo. En cualquier caso, todo parece indicar la existencia de
un grado alcohólico óptimo e intermedio entre los valores mínimo y máximo observados
en los vinos estudiados.
En definitiva, de acuerdo a los resultados obtenidos, en los vinos tintos jóvenes parece
necesario alcanzar un grado alcohólico suficiente, una acidez y una concentración en
alcoholes superiores moderadas y un contenido en sustancias polifenólicas adecuado,
sobre todo las de carácter antociánico.
Todo ello pone de manifiesto la importancia de fijar una fecha de vendimia adecuada.
El grado alcohólico de los vinos.depende fundamentalmente del contenido en azúcares
de la uva vendimiada. Este contenido aumenta progresivamente durante el proceso de
maduración de la uva, mientras que la evolución de los ácidos es la contraria. Por lo
tanto se constata la necesidad de definir un índice de madurez óptimo (relación
azúcares/acidez) para la vendimia. En este sentido Van Rooyen y col. (1984) observan
en vinos de Cabernet Sauvignon y Pinotage que, de cara a definir el momento óptimo de
la vendimia, el uso del índice de madurez ° Balling (sólidos solubles) x pH permite una
mejor estimación de la calidad global de los vinos que el índice ° Balling / acidez total.
La acidez total del vino no depende exclusivamente de la acidez total del mosto del
que procede. La estabilización tartárica, y sobre todo, la fermentación maloláctica dan
lugar a un descenso significativo en la acidez total de los vinos. Por consiguiente es
fundamental dirigir y controlar el proceso de transformación del ácido málico,
caracterizado por un sabor acerbo muy pronunciado y duro, en ácido láctico, mucho más
suave y menos agresivo (Berger, 1992).
Las características cromáticas del vino van ha depender de muchos factores. Durante
el proceso de maduración de la uva se produce una acumulación progresiva de sustancias
polifenólicas, antocianos y taninos, en la piel de los granos. Parece entonces interesante
incluir el estudio de la evolución de estos compuestos durante el proceso de maduración
para la definición del momento de vendimia, como indican Berger (1992) y Venencie y
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 341
i
col. (1997). Estos últimos desarrollan un método sencillo de extracción y medida de
compuestos polifenólicos (antocianos e I.P.T.) en la uva, método que facilita el
conocimiento del potencial polifenólico de la misma y la definición de una 'madurez
polifenólica", que junto con los índices de madurez tradicionales permite afinar la
elección del momento adecuado de la vendimia
No obstante, si bien el partir de una materia prima con una elevada calidad
polifenólica es fundamental, el contenido del vino finalmente obtenido en estas sustancias
no tiene por qué corresponder al encontrado en la uva. En este sentido el control del
proceso de vinificación va a ser primordial. Empezando por la operación de despalillado,
la fermentación de vendimia sin despalillar va a provocar un aumento del contenido
polifenólico en los vinos debido a la disolución de sustancias polifenólicas provenientes
del raspón, sustancias incoloras y con caracteres organolépticos diferentes a los de las
sustancias que se encuentran en la piel. Además los raspones fijan los antocianos de la
piel impidiendo su incorporación al mosto en fermentación. Por otro lado el raspón
contiene agua y absorbe alcohol. Todo ello indica la necesidad de realizar un despalillado
previo al encubado (Tullio de Rosa, 1988; Piva y Castellan, 1991).
La operación de estrujado facilita la maceración y la disolución del color al aumentar
la superficie de contacto entre las partes sólidas y líquidas de la uva. En estas fases la
disolución del color corresponde a las sustancias antociánicas, que en vinos jóvenes
como los resultados obtenidos ponen de manifiesto, son los que en mayor medida
interesa extraer. Esta operación debe hacerse de forma cuidadosa puesto que un
estrujado excesivamente vigoroso favorece la extracción de los taninos más astringentes
y amargos (Zoecklein, 1991).
En la fermentación, desde el punto de vista de la disolución del color, los factores a
controlar son la temperatura, la realización de remontados (cómo, con qué frecuencia y
en qué momentos) y la duración del encubado. Los tres aspectos están interrelacionados.
Al aumentar la temperatura de fermentación se incrementa la disolución de las
sustancias colorantes, aumentando la intensidad colorante (antocianos), y de forma más
acusada, el índice de polifenoles totales de los vinos finalmente obtenidos (Arfelli, 1989;
Ubigli, 1990). No obstante se comprueba que el grado alcohólico finalmente alcanzado
.342 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
depende también de la temperatura de fermentación, siendo mayor conforme menor sea
dicha temperatura. El empleo de altas temperaturas de fermentación, entre 25 y 30 °C,
acelera la transformación de los azúcares, mientras que temperaturas superiores a 30 °C
puede hacer peligrar el desarrollo posterior de la fermentación maloláctica o incluso
provocar una parada de la Fermentación alcohólica (Peynaud, 1993). Por otro lado el
empleo de bajas temperaturas (15-20 °C) obliga a alargar notablemente el encubado si se
quiere agotar el contenido en azúcares del mosto lo que puede dar lugar a vinos muy
alcohólicos o con un alto contenido en taninos. Esto último dependerá también del
número de remontados realizados como se indica a continuación.
La realización de remontados, incrementa la disolución de los compuestos fenólicos y
facilita su homogeneización en el líquido fermentativo. El efecto de los remontados es
más significativo en las primeras etapas de la fermentación, sobre todo en lo que respecta
a la fracción antociánica.
La duración del encubado influye en gran medida en el contenido polifenólico de los
vinos obtenidos, sobre todo en lo que respecta a los taninos. Los compuestos
antociánicos se extraen en las primeras fases de la fermentación, alcanzando un máximo,
disminuyendo y estabilizándose después. Los taninos por contra se disuelven más
lentamente al principio, aumentando progresivamente y de forma continua durante el
encubado (La Notte y col., 1992, 1993a). La realización de encubados largos con o sin
remontados va a favorecer la disolución de taninos (Leone y col., 1984; Arfelli, 1989)
que son necesarios fundamentalmente cuando el destino del vino es su crianza y
envejecimiento en barrica, y no su consumo como vino joven, en el que pueden aportar
una astringencia indeseada. Además la solubilización de la materia polifenólica se ve
impulsada por el etanol producido en la fermentación (Amrani y Glories, 1995) lo que
refuerza lo señalado previamente.
En cuanto a los alcoholes superiores isoamílico e isobutílico su formación se produce
fundamentalmente en el metabolismo de las levaduras, a través de dos vías(McDonald y
col., 1984; Herraiz, 1989). Una catabólica a partir de los aminoácidos presentes en el
medio, y otra anabólica a partir de de los aminoácidos producidos por las levaduras en el
catabolismo de los azúcares. La síntesis de alcoholes superiores está, entonces, muy
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 343
relacionada con el crecimiento de la levadura, jugando un papel importante en la
regulación de su metabolismo al facilitar el mantenimiento del balance redox de las
células (Quain, 1988). El contenido en alcoholes superiores va a depender por lo tanto
de la riqueza en aminoácidos del medio, aminoácidos que provendrán del propio mosto y
de la síntesis de las levaduras. En este sentido, Shinohara (1984) señala que las cepas de
Saccharomyces producen más alcoholes superiores que las de Schizosaccharomyces. Por
otra parte, Usseglio-Tomasset (1985), y Casp y Romero (1988) observan que en el curso
de la fermentación alcohólica la producción de alcohol isoamílico e isobutílico se
relaciona linealmente con la producción de etanol.
Resumiendo, y de forma muy genérica, en la elaboración de vinos tintos jóvenes será
necesario realizar un encubado más bien corto, a una temperatura ni excesivamente alta,
que pueda provocar la obtención de un grado alcohólico insuficiente y dificultar la
fermentación maloláctica posterior; ni excesivamente baja, que exija aumentar el tiempo
de encubado con el riesgo consiguiente de aumentar en demasía la extracción de
sustancias de carácter tánico. La temperatura aconsejada para la vinificación en tinto
para vinos jóvenes se sitúa entorno a los 25 °C (Arfelli, 1989; Piva y Castellari, 1991;
Zoeckein, 1991; Berger, 1992; Peynaud, 1993). Será conveniente realizar un número
reducido de remontados breves y sobre todo al principio de la fermentación, cuando el
contenido alcohólico del mosto sea ya suficiente (4-6 % de etanol, según Amati y col.,
1982) pero no excesivo, lo que facilite la disolución de los compuestos antociánicos sin
incrementar demasiado la extracción de los taninos.
Si observamos los modelos de regresión obtenidos con la calidad del sabor como
variable dependiente (tablas 5.215 y 5.217) se comprueba que son muy similares a los
obtenidos para la impresión global, sobre todo en los correspondientes al conjunto de
todos los datos, en el caso de las variedades Garnacha, Merlot y Cabernet Sauvignon.
Esto es lógico dado el gran grado de identificación observado entre la impresión global y
la calidad del sabor. Los parámetros analíticos que explican la calidad del sabor
corresponden en gran medida los que explican o afectan a la calificación de la impresión
global.
344 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Tabla 5.217.Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para la calidad del sabor y lasvariables analíticas, con los vinos de cada variedad
Variablesanalíticas
I.P.T.pHGrado ale.CenizasAlc.cenizrHAct. metilo1 -propanol2,3-btdiol
R2-aj.ESEAMFP
Grac
è
é
87,770,07310,0529
21,530,0018
Variable sensorial:
Garn
épffp?4é
93,590,04770,0130
17,420,1808
calidad del sabor
Variedades
Mazu
P
56,270,19260,1313
19,390,0023
Merl
f38,20
0,24700,1766
6,560,0335
CbSvè
47,330,19340,1464
9,090,0167
è : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivoP : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo
En lo que se refiere a la calidad del aroma (tabla 5.215) los resultados obtenidos son
más bien pobres. En los tres casos estudiados (totalidad de los vinos y vinos de cada
zona por separado) el único parámetro analítico que entra a formar parte del modelo
explicativo de la calidad del aroma es el grado alcohólico, con efecto positivo.
Los coeficientes de correlación múltiple obtenidos son pequeños. Existe una gran
proporción de la variabilidad contenida en los datos de la calidad del aroma que no está
explicada por los parámetros analíticos considerados. Gran parte de estos parámetros
corresponden a esteres de ácidos grasos. Ferreira y col. (1995) indican que dichos
esteres parecen jugar un importante en la conformación del aroma (fundamentalmente en
las notas frutales) de los vinos blancos, y también, aunque en menor medida, en el de los
vinos rosados, mientras que en los vinos tintos jóvenes no encuentran esta relación y
concluyen que en estos vinos deben ser otros los compuestos responsables de las notas
frutales.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 345
Los coeficientes de correlación múltiple obtenidos con la variable astringencia como
variable dependiente (tabla 5.215) son algo superiores a los obtenidos con las variables
del aroma. Lo más destacable es que en los tres modelos considerados la variable más
importante es el I.P.T., que siempre muestra un efecto negativo. Es bien sabido que la
sensación de astringencia se debe a la precipitación con los taninos del vino de las
proteínas y glicoproteínas de la saliva, lo que da lugar a una pérdida de las propiedades
lubricantes de la misma y la consiguiente sensación de rasposidad. Por lo tanto es lógico
que el efecto del I.P.T. tenga signo negativo: al aumentar el contenido en polifenoles
totales aumenta la sensación de rasposidad anteriormente descrita, aumento que, por
parte de los catadores, se traduce en peores puntuaciones en el atributo astringencia.
Así, los vinos de Rubí Cabernet, con los mayores valores en el I.P.T. son los que
menor valoración reciben en el atributo astringencia.
Otras variables que aparecen en los modelos son el grado alcohólico (modelos de
Aragón y de Navarra), la alcalinidad de las cenizas y el pH, y la intensidad del color
(Aragón). El grado alcohólico tiene un efecto positivo. El pH tiene un efecto positivo, la
alcalinidad de las cenizas, negativo; y la intensidad colorante, lógicamente, negativo.
Estos resultados pueden relacionarse con el llamado índice de suavidad, descrito por
Peynaud (1993) como un índice representativo de la armonía gustativa de un vino tinto,
y que se calcula a partir de la ecuación siguiente:
Grado alcohólico - (acidez total + taninos) = índice de suavidad
A partir de éste índice se pueden definir tres tipos de vinos. Los que obtienen un
índice bajo serían vinos de bajo cuerpo y bastos. Aquellos con un índice muy elevado
serían vinos gruesos y de cuerpo. Entre ambos se situarían los vinos suaves.
Se observa que la ecuación anterior guarda cierta coherencia con los resultados
obtenidos en el presente trabajo al analizar la astringencia. Debe existir un equilibrio
entre el contenido en alcohol y la acidez y el contenido en taninos de los vinos. Una alta
acidez incrementa la sensación de dureza y astringencia de los taninos. Por lo tanto un
alto contenido en taninos se podrá soportar si la acidez del vino es débil. A su vez, el
346 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
alcohol proporciona vinosidad, calor, e incluso, dulzor, puliendo, redondeando el sabor
del vino y haciendo tolerable el efecto combinado de la acidez y los taninos.
Veamos ahora los resultados obtenidos al analizar la acidez sensorial (tabla 5.215 y
5.218). Al analizar los modelos obtenidos con la totalidad de los datos y con los datos de
cada zona se observa que los coeficientes de correlación múltiple obtenidos son bajos.
No obstante, hay que destacar que en los tres modelos la única variable analítica que
aparece es la acidez total, mostrando un efecto de signo negativo. La valoración
hedónica de la acidez de los vinos es mayor al disminuir la acidez total de los mismos, lo
que se describe también en el apartado 5.5.1, cuando se estudian las correlaciones
lineales entre las variables sensoriales y las analíticas.
Este resultado es coherente con los observados al analizar la impresión global, que ya
se han discutido en las páginas precedentes. Es conveniente recordar que la variable
sensorial acidez, se ha mostrado, junto a la calidad del sabor corno la que en mayor
medida explica la impresión global de los vinos estudiados (apartado 5.5).
Tabla 5.218.Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para la variable acidez y lasvariables analíticas, con los vinos de cada variedad
Variable sensorial: acidez
Variablesanalíticas
pHGrado ale.CenizasrH
R2-aj.ESEAMFP
Variedades
Grac
é
64,720,14190,1111
15,670,0055
Temp
é
65,540,15910,113218,1180,0028
Garn
No seobtiene
ningún
modelo
Merl RbCb
Noseobtiene é
ningún
modelo t
84,560,04900,0297
17,430,0106
CbSv
é
74,190,12840,0927
26,880,0008
è : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivoP : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 347
En el apartado 5.4 se determinó que la acidez es el único parámetro sensorial que, en
el análisis de la varianza, permite establecer diferencias significativas entre los vinos de
Aragón y Navarra, siendo más valorados los segundos qué los primeros. Esto concuerda
con el hecho de que la acidez total media de los vinos de Aragón (6,5 g/1) es muy
superior a la de los vinos de'Navarra (5,1 g/1), como se puede comprobar en el apartado
5.2.2.1.1., en el que se observa que la acidez total es la variable analítica que mayor
estadístico F presenta (ver la tabla 5.45) en el análisis de la varianza de todos los datos y
la que mayor peso tiene en el modelo que discrimina las dos zonas (apartado 5.2.2.3 y
tabla 5.53).
A su vez, los vinos de Graciano, Mazuelo y Rubí Cabernet, que son los que, en
general, mayor acidez total presentan, reciben también las peores calificaciones en el
parámetro sensorial acidez.
Como señalan Correa-Gorospe y Polo (1990) la acidez real de los vinos, que depende
del estado de disociación de los ácidos, no se explica únicamente por el parámetro acidez
total, sino que la información aportada por ésta debe complementarse con el pH. En
nuestro caso la aparición de la acidez total y la no inclusión del pH en los tres modelos
incluidos en la tabla 5.215 se puede explicar por la elevada correlación de signo negativo
existente entre ambos parámetros, correlación ya comentada con anterioridad.
Es precisamente el pH el que define los modelos de la acidez sensorial al estudiar los
vinos de Graciano y de Cabernet Sauvignon (tabla 5.218), con coeficientes de
determinación múltiple bastante apreciables. En ambos casos el efecto del pH es de signo
positivo, lo que es coherente con el sentido de la correlación observada entre éste y la
acidez total.
En el caso de los vinos de Tempranillo el parámetro analítico que aparece es el
contenido en cenizas, lo que se explica por la alta correlación existente entre éste y el
pH, mientras que el grado alcohólico, altamente correlacionado con la acidez total (con
signo negativo) está incluido en el modelo de la Rubí Cabernet. Todas las correlaciones
citadas se pueden observar en la tabla 5.48 (apartado 5.2.2.2).
348 RELACIONES ANALÍTICO-SENSORIALES
Por último se analizan los resultados correspondientes a los parámetros sensoriales
referentes al color (tablas 5.215, 5.219 y 5.220). En la tabla 5.215 los mejores resultados
se obtienen al analizar los vinos de Navarra. La tonalidad y el I.P.T. permiten explicar el
82 % de la intensidad del color sensorial. Sus efectos son, lógicamente, positivos. Ambas
variables aparecen también en el modelo correspondiente a la calidad del color. En este
modelo participa también la intensidad colorante presentando, a diferencia de los otros
dos parámetros, un efecto de signo positivo. Dada la gran correlación existente entre la
intensidad colorante y la tonalidad cabría pensar que existe un valor máximo y óptimo de
ambos parámetros.
En la tabla 5.219 se observa que la tonalidad y el I.P.T. son las variables que forman
parte de un mayor número de los modelos explicativos de la calidad del color de las
distintas variedades. Siempre muestran un efecto negativo.
Tabla 5.219.Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para la variable calidad delcolor y las variables analíticas, con los vinos de cada variedad
Variablesanalíticas
Int. color.TonalidadI.P.T.
R2-aj.ESEAMFP
Variable sensorial: calidad del color
Variedades
Grac
é
80,810,08520,0571
34,690,0006
Temp
è51,98
0,30850,2357
10,740,0112
Garn
é4
25,510,13010,0941
2,540,1480
Mazu
è
80,520,20840,157138,19
0,0003
Merl
?
43,420,14920,1184
7,910,0228
RbCbNose
obtiene
ningún
modelo
CbSv
é
36,030,26920,2060
6,070,0391
è ; variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivoP : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo
La intensidad del color aparece en el modelo de la variedad Merlot, con un efecto
negativo.
Los mejores resultados se obtienen en los casos de la variedad Graciano y la Mazuelo.
En el caso de la variedad Rubí Cabernet, no se logra obtener ningún modelo, ni mediante
el método de selección de variables explicativas "forward", ni con el "backward".
RESULTADOS Y DISCUSIÓN 349
Tabla 5.220.Resumen de los análisis de regresión múltiple paso a paso para la variable intensidad delcolor y las variables analíticas, con los vinos de cada variedad
Variable sensorial: intensidad del color
Variablesanaliticas
Int. color.TonalidadI.P.T.Antocianos
R2-aj.ESEAMFP
Variedades
Grac
é
50,620,25180,1877
9,200,0190
Tëmp
f»p
79,290,17130,1294118,230,0017
Garn
ë
48,350,22670,1738
9,440,0153
Mazu
4
è94,57
0,24220,1424
79,330,0000
Merl RbCb4 Nose
obtiene
ningúnmodelo
67,220,18300,1328
19,450,0023
CbSv
è
96,360,16360,1315239,140,0000
é : variables, incluidas en el modelo, con efecto de signo positivovariables, incluidas en el modelo, con efecto de signo negativo
Las cuatro variables analíticas consideradas en el análisis de los atributos de color
aparecen en el alguno de los modelos explicativos de la intensidad del mismo. Destacan
los modelo de Mazuelo y de Cabernet Sauvignon, con coeficientes de correlación
múltiple ajustado que rondan el 95 %.
Todas las variables explicativas tienen, como cabría esperar, un efecto positivo,
excepto en el caso de Tempranillo, en el que, paradójicamente, la tonalidad y la
intensidad colorante tiene efectos de signo negativo.
CONCLUSIONES
••••»r
CONCLUSIONES 353
Finalmente, en este apartado se exponen las conclusiones de esta memoria de Tesis
Doctoral, formuladas como síntesis de los resultados más relevantes del trabajo
realizado.
1. En la caracterización analítico-varietal de los vinos tintos estudiados se pone de
manifiesto que las variables físico-químicas que mejor permiten explicar las
diferencias existentes entre las variedades de uva son, sobre todo, las características
cromáticas (índice de polifenoles totales, intensidad colorante, tonalidad y contenido
total en antocianos), el grado alcohólico y el contenido en alcohol isoamílico,
parámetros que, en general, no requieren procedimientos de análisis complejos.
2. La variedad que en mayor medida se diferencia de las demás es la Rubí Cabernet,
cuyos vinos se han caracterizado por mostrar unos valores muy elevados en todas
las características cromáticas, destacando en este sentido la intensidad colorante, y
también el contenido en antocianos (en el caso de Navarra); y un alto contenido en
alcohol isoamílico (también en alcohol isobutílico).
3. Las características analíticas más destacables de algunas de las variedades restantes
son: el elevado grado alcohólico de los vinos de Garnacha y de Merlot, la baja
acidez total y los altos pH y alcalinidad de las cenizas de los vinos de Tempranillo, y
el muy superior contenido en varios compuestos volátiles minoritarios de los vinos
de Graciano respecto al resto de variedades. La variedad Graciano muestra además
unos elevados valores en todas las características cromáticas, excepto en el índice de
polifenoles totales. Los vinos de Mazuelo y de Cabernet Sauvignon no muestran
rasgos excesivamente característicos. La Cabernet Sauvignon presenta un elevado
índice de polifenoles totales en los vinos navarros, pero no ocurre los mismo en los
aragoneses.
4. En cuanto a la caracterización analítico-geográfica de los vinos estudiados la
variable con mayor poder diferenciador de las dos zonas estudiadas es la acidez
total. Los vinos de Aragón muestran una acidez total muy superior a los vinos de
Navarra.
354 CONCLUSIONES
5. Otros parámetros que aportan una información importante de cara a la
diferenciación de los vinos de Aragón respecto a los de Navarra son, los
compuestos volátiles 1-butanol y 2-feniletanol, y el contenido total en antocianos.
En general, se ha observado un contenido en 1-butanol y en antocianos superior en
los vinos de Navarra que en los de Aragón. Lo contrario ocurre, salvo en los vinos
de Cabernet Sauvignon, en el caso del 2-feniletanol.
6. La capacidad mostrada por las distintas características cromáticas en la
diferenciación de los vinos de acuerdo a la variedad de uva y a la zona de origen se
constata también cuando se analizan los datos procedentes del análisis de los
compuestos antociánicos mediante HPLC. A falta del estudio de vinos de varias
añadas, se observa que con un reducido número de estos compuestos se logra
discriminar correctamente tanto las variedades de uva como las zonas estudiadas.
En lo que se refiere a la diferenciación varietal destaca el papel jugado por los
derivados acéticos de los monoglucósidos de malvidina y peonidina, junto a los
monoglucósidos de delfinidina y peonidina. Las variedades con mayor contenido en
antocianos son la Rubí Cabernet y la Graciano, mientras que los vinos de
Tempranillo destacan por todo lo contrario.
7. Respecto a la diferenciación zonal los compuestos antociánicos que mejor explican
las diferencias entre los vinos de Aragón y Navarra son los derivados cumáricos de
los monoglucósidos, sobre todo el p-cumarato del monoglucósido de malvidina. El
contenido en este compuesto y en general, en los antocianos totales, es superior en
los vinos de Navarra respecto a los de Aragón.
8. Tras el análisis sensorial de los vinos se observan diferencias entre las variedades de
uva en la mayor parte de los atributos evaluados, destacando en este sentido los
parámetros calidad del sabor e impresión global. En ambos las mejores puntuaciones
medias corresponden a los vinos de Garnacha, seguidos de los vinos de Tempranillo
y de Merlot. Esto se repite en prácticamente todos los parámetros evaluados desde
el punto de vista hedónico restantes, sobre todo en la acidez, calidad del aroma y la
astringencia. En este último parámetro la variedad Rubí Cabernet recibe siempre las
peores calificaciones medias. En cuanto a los parámetros referentes a la intensidad el
CONCLUSIONES 355
que mayores diferencias ofrece entre las variedades es la intensidad del color,
observándose elevadas puntuaciones en los vinos de Rubí Cabernet y de Graciano.
9. Respecto a las diferencias sensoriales encontradas entre las dos zonas, el atributo
más destacable es la acidez. En este parámetro, los vinos de Navarra son siempre
más valorados que los de Aragón. Al analizar separadamente los vinos de cada
variedad no se observan diferencias significativas entre las zonas para la Garnacha,
Merlot ni Rubí Cabernet en ninguno de las nueve variables sensoriales. En el resto
de variedades se pueden destacar los parámetros relacionados con el color.
10. Mediante análisis de regresión se observa una clara relación de dependencia entre la
impresión global, entendida ésta como la variable sensorial que define la calidad del
vino, y el atributo calidad del sabor. Los catadores identifican en gran medida la
calidad de los vinos estudiados con la calidad de su sabor. La acidez también parece
jugar un papel importante en la definición de la impresión global. Ambos parámetros
se ven acompañados, aunque con una contribución progresivamente menor, por la
calidad del aroma, la calidad e intensidad del color, y la intensidad del sabor.
11. A su vez, se observan correlaciones significativas que relacionan la calidad del sabor
con la acidez, con la calidad del aroma y con la astringencia; relaciones fácilmente
explicables. Otra correlación interesante es la que liga la intensidad del color con la
intensidad del sabor. Salvo en el caso de los parámetros relacionados con el aroma,
no se observan correlaciones significativas entre los parámetros evaluados
hedónicamente y los parámetros en los que se evalúa la intensidad de la propiedad
correspondiente.
12. Se obtienen correlaciones y modelos de regresión indicativos de la influencia o
efecto ejercido por las características analíticas de los vinos estudiados sobre las
respuestas sensoriales obtenidas por los mismos. En lo referente a la variable
sensorial impresión global, los parámetros fisicoquímicos más importantes parecen
ser el grado alcohólico y la tonalidad, con un efecto de signo positivo; y la acidez
total y el contenido en los alcoholes superiores isoamílico e isobutílico, con un
efecto de signo negativo.
356 CONCLUSIONES
13. Se constata la identificación existente entre la impresión global y la calidad del sabor
puesto que las relaciones analítico sensoriales obtenidas para ambas variables
sensoriales son similares.
14. Los resultados obtenidos .en relación a los parámetros sensoriales del aroma son
pobres. Algo parecido se observa con el atributo acidez, aunque parece evidente que
las calificaciones recibidas por los vinos en este parámetro sensorialvan en sentido
contrario al valor de la acidez total de los mismos. La misma relación se observa
entre la astringencia y el índice de polifenoles totales.
15. Se obtienen relaciones muy destacables entre las características cromáticas de los
vinos y las variables sensoriales referentes al color de los mismos, sobre todo en el
parámetro correspondiente a la intensidad.
16. Las relaciones analítico-sensoriales encontradas ponen de manifiesto la necesidad de
la definición del momento adecuado de la vendimia, teniendo en cuenta para ello el
contenido en ácidos y azúcares de la uva, así como la naturaleza y evolución durante
la maduración de los compuestos polifenólicos. En el proceso de vinificación se
deben poner en marcha aquellas prácticas (despalillado, estrujado, remontados en
las primeras fases de la fermentación) y controlar aquellos factores (temperatura
moderada, número, momento y profundidad de los remontados, duración no
prolongada del encubado) que favorezcan la obtención de un grado alcohólico
suficiente, y un contenido en materias colorantes adecuado y fundamentado sobre
todo en los compuestos antociánicos y no en los taninos. Parece fundamental el
desarrollo y control de los procesos de estabilización tartárica, y sobre todo, de la
transformación maloláctica para evitar la obtención de vinos con una acidez total
excesiva.